CN116523845A - 一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统。所述缺陷检测方法包括：利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。
Description
技术领域
本发明提出了一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统，属于巡检监督技术领域。
背景技术
随着电力工业和城市建设的快速发展，越来越多输配电网络逐渐被电力电缆隧道所取代，由于电缆隧道运行环境复杂，隧道环境的变化会对电力电缆的安全可靠运行带来一定的不利影响，严重时会导致电力输送中断。因此，开发可靠稳定的电力电缆隧道自主督查系统，对于保障城市电缆隧道安全稳定运行和确保城市高效生产具有重要意义。
近年来各大电网公司愈发重视输电网络电缆化任务，不断刷新电缆隧道的总里程数，电缆运行督查人员短缺尤其是结构性缺员问题日益突出，隧道环境、设备巡视、缺陷跟踪、督查数据录入等大量工作仍然依赖人工。
针对上述情况，随着机器人技术的不断发展，已逐步使用巡检机器人代替人工进行电力设备的检查，但是，现有的巡检机器人在电力设备缺陷识别过程中常采用主观权重、客观权重以及专家评价方式建立状态指标体系，导致标准体系建立过程较慢，并且体系复杂度较高，导致缺陷识别响应速度较慢的问题发生。
发明内容
本发明提供了一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统，用以解决现有的巡检机器人在电力设备缺陷识别过程中常采用主观权重、客观权重以及专家评价方式建立状态指标体系，导致标准体系建立过程出现标准构建较慢、标准体系复杂度较高以及缺陷识别响应速度较慢的问题，所采取的技术方案如下：
一种基于电缆隧道的缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括：
利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
进一步地，利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库，包括：
利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；
根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
进一步地，根据所述图像样本确定采集、存储和标注的标准化规则，包括：
根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；其中，所述图像重叠区域面积通过如下公式获取：
其中，D表示初始化图像的宽度尺寸；H0表示当前图像采集过程中的环境亮度值；H表示当前图像采集过程中，实际设置的图像采集亮度值；Hmin表示图像采集标准亮度范围中的亮度最低值；L表示初始化图像的长度尺寸。且，当H＝H0时，令H0-0.37Hmin/H-H0＝0.37。
根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
进一步地，根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围，包括：
提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
其中，亮度值范围的过程中最低值及最高值的选取，通过如下公式确定：
其中，Hmin和Hmax分别表示亮度值范围对应的最低值及最高值；Hbmin和Hbmax分别表示预设的亮度数值参数标准范围对应的最低值和最高值，所述亮度数值参数标准范围为86-167；Hcmin和Hcmax分别表示初始化图像对应的亮度数值集合中的亮度最小值和亮度最大值。
进一步地，利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果，包括：
实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
一种基于电缆隧道的缺陷检测系统，所述缺陷检测系统包括：
采集模块，用于利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
训练模块，用于利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
标注模块，用于利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
识别模块，用于利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
进一步地，所述采集模块包括：
图像采集模块一，用于利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；
筛选模块，用于根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
标准确定模块，用于根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
图像采集模块二，用于按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
关键点标注模块，用于将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
格式转换模块，用于将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
样本库形成模块，用于利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
进一步地，所述标准确定模块包括：
亮度值标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
存储标准确定模块，用于根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
采集镜头移动标准确定模块，用于根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；其中，所述图像重叠区域面积通过如下公式获取：
其中，D表示初始化图像的宽度尺寸；H0表示当前图像采集过程中的环境亮度值；H表示当前图像采集过程中，实际设置的图像采集亮度值；Hmin表示图像采集标准亮度范围中的亮度最低值；L表示初始化图像的长度尺寸。且，当H＝H0时，令H0-0.37Hmin/H-H0＝0.37。
关键点选取标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
进一步地，所述亮度值标准确定模块包括：
提取模块，用于提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
集合形成模块，用于将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
取值设定模块，用于根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
其中，亮度值范围的过程中最低值及最高值的选取，通过如下公式确定：
其中，Hmin和Hmax分别表示亮度值范围对应的最低值及最高值；Hbmin和Hbmax分别表示预设的亮度数值参数标准范围对应的最低值和最高值，所述亮度数值参数标准范围为86-167；Hcmin和Hcmax分别表示初始化图像对应的亮度数值集合中的亮度最小值和亮度最大值。
进一步地，所述识别模块包括：
标注图像提取模块，用于实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
分割模块，用于根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
缺陷识别模块，用于深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
本发明有益效果：
本发明提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，通过本发明提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测方法和系统构建的样板处理标准规则获取的样本数据及其训练获得的缺陷检测模型，结合深度学习AI图像识别方法能够有效提高缺陷检测准确性和检测效率。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图一；
图2为本发明所述方法的流程图二；
图3为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提出了一种基于电缆隧道的缺陷检测方法，如图1所示，所述缺陷检测方法包括：
S1、利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
S2、利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
S3、利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
S4、利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
其中，利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果，包括：
S401、实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
S402、根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
S403、深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
上述技术方案的工作原理为：首先，利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；然后，利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；随后，利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；最后，利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。同时，本实施例在获得电缆设备图像中目标全局位置信息基础上，针对每个具体区域，将设备部件的关键点的标准模板图，逐步演化回归到目标关键点的真实位置，根据每个关键点在最终位置的置信度信息，综合分析出关键点的遮挡信息。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测方法能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，通过本实施例提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测方法构建的样板处理标准规则获取的样本数据及其训练获得的缺陷检测模型，结合深度学习AI图像识别方法能够有效提高缺陷检测准确性和检测效率。
本发明的一个实施例，利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库，包括：
S101、利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；
S102、根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
S103、根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
S104、按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
S105、将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
S106、将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
S107、利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
上述技术方案的工作原理为：首先，利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；然后，根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；随后，将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；最后，利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。
本发明的一个实施例，根据所述图像样本确定采集、存储和标注的标准化规则，包括：
S1031、根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
S1032、根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
S1033、根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；其中，所述图像重叠区域面积通过如下公式获取：
其中，D表示初始化图像的宽度尺寸；H0表示当前图像采集过程中的环境亮度值；H表示当前图像采集过程中，实际设置的图像采集亮度值；Hmin表示图像采集标准亮度范围中的亮度最低值；L表示初始化图像的长度尺寸。且，当H＝H0时，令H0-0.37Hmin/H-H0＝0.37。
S1034、根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
上述技术方案的工作原理为：首先，根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；然后，根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；之后，根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；最后，根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，能够有效提高标准化规则与电缆隧道应用场景的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的图像重叠区域面积，能够最大化提高亮度值设置与电缆隧道实际环境和光线的匹配度，进而提高在不同光线环境下的图像采集质量，进而有效提高后续缺陷识别的准确性，同时。通过电缆隧道内的实际亮度值的不同进行重叠部分面积的实时调节，能够有效提高机器人移动过程中连续图像采集的连续性与实际光线之间的匹配性，防止光线较低使，重叠面积不足导致无法有效识别图像边界衔接处的画面的问题发生。
本发明的一个实施例，如图2所示，根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围，包括：
步骤1、提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
步骤2、将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
步骤3、根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
其中，亮度值范围的过程中最低值及最高值的选取，通过如下公式确定：
其中，Hmin和Hmax分别表示亮度值范围对应的最低值及最高值；Hbmin和Hbmax分别表示预设的亮度数值参数标准范围对应的最低值和最高值，所述亮度数值参数标准范围为86-167；Hcmin和Hcmax分别表示初始化图像对应的亮度数值集合中的亮度最小值和亮度最大值；Hp表示标准化设定前的所有初始化图像的平均亮度值。
上述技术方案的工作原理为：首先，提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；然后，将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；随后，根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，能够有效提高标准化规则中的亮度值范围与电缆隧道应用场景的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的亮度值范围，能够最大化提高亮度值设置与电缆隧道实际环境和光线的匹配度，进而提高在不同光线环境下的图像采集质量，进而有效提高后续缺陷识别的准确性。
本发明实施例提出了一种基于电缆隧道的缺陷检测系统，如图3所示，所述缺陷检测系统包括：
采集模块，用于利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
训练模块，用于利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
标注模块，用于利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
识别模块，用于利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
其中，所述识别模块包括：
标注图像提取模块，用于实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
分割模块，用于根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
缺陷识别模块，用于深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过采集模块利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；然后，通过训练模块利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；随后，采用标注模块利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；最后，通过识别模块利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
其中，所述识别模块的运行过程包括：
首先，通过标注图像提取模块实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
然后，利用分割模块根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
最后，采用缺陷识别模块利用深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测系统能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，通过本实施例提出的一种基于电缆隧道的缺陷检测系统构建的样板处理标准规则获取的样本数据及其训练获得的缺陷检测模型，结合深度学习AI图像识别方法能够有效提高缺陷检测准确性和检测效率。
本发明的一个实施例，所述采集模块包括：
图像采集模块一，用于利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；
筛选模块，用于根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
标准确定模块，用于根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
图像采集模块二，用于按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
关键点标注模块，用于将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
格式转换模块，用于将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
样本库形成模块，用于利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过图像采集模块一利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪等智能传感器，采集电缆隧道内的缺陷图像；然后，采用筛选模块根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；之后，利用标准确定模块根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；随后，利用图像采集模块二按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；并且，利用关键点标注模块将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；采用格式转换模块将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；最后，通过样本库形成模块利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。
本发明的一个实施例，所述标准确定模块包括：
亮度值标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
存储标准确定模块，用于根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
采集镜头移动标准确定模块，用于根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；其中，所述图像重叠区域面积通过如下公式获取：
其中，D表示初始化图像的宽度尺寸；H0表示当前图像采集过程中的环境亮度值；H表示当前图像采集过程中，实际设置的图像采集亮度值；Hmin表示图像采集标准亮度范围中的亮度最低值；L表示初始化图像的长度尺寸。且，当H＝H0时，令H0-0.37Hmin/H-H0＝0.37。
关键点选取标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
上述技术方案的工作原理为：首先，采用亮度值标准确定模块根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；之后，采用存储标准确定模块根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；最后，利用采集镜头移动标准确定模块根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，能够有效提高标准化规则与电缆隧道应用场景的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的图像重叠区域面积，能够最大化提高亮度值设置与电缆隧道实际环境和光线的匹配度，进而提高在不同光线环境下的图像采集质量，进而有效提高后续缺陷识别的准确性，同时。通过电缆隧道内的实际亮度值的不同进行重叠部分面积的实时调节，能够有效提高机器人移动过程中连续图像采集的连续性与实际光线之间的匹配性，防止光线较低使，重叠面积不足导致无法有效识别图像边界衔接处的画面的问题发生。
本发明的一个实施例，所述亮度值标准确定模块包括：
提取模块，用于提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
集合形成模块，用于将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
取值设定模块，用于根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
其中，亮度值范围的过程中最低值及最高值的选取，通过如下公式确定：
其中，Hmin和Hmax分别表示亮度值范围对应的最低值及最高值；Hbmin和Hbmax分别表示预设的亮度数值参数标准范围对应的最低值和最高值，所述亮度数值参数标准范围为86-167；Hcmin和Hcmax分别表示初始化图像对应的亮度数值集合中的亮度最小值和亮度最大值。
上述技术方案的工作原理为：首先，利用提取模块提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；然后，利用集合形成模块将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；最后，通过取值设定模块根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效降低标准化建立的复杂程度和标准规则本身的复杂度，进而在缺陷检测过程中降低缺陷检测识别的模型训练和建立过程，以及，样本数据处理过程，进而提高缺陷检测效率和响应速度。同时，能够有效提高标准化规则中的亮度值范围与电缆隧道应用场景的匹配性。另一方面，通过上述公式获取的亮度值范围，能够最大化提高亮度值设置与电缆隧道实际环境和光线的匹配度，进而提高在不同光线环境下的图像采集质量，进而有效提高后续缺陷识别的准确性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于电缆隧道的缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括：
利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
2.根据权利要求1所述缺陷检测方法，其特征在于，利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库，包括：
利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪，采集电缆隧道内的缺陷图像；
根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
3.根据权利要求2所述缺陷检测方法，其特征在于，根据所述图像样本确定采集、存储和标注的标准化规则，包括：
根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；
根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
4.根据权利要求3所述缺陷检测方法，其特征在于，根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围，包括：
提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
5.根据权利要求1所述缺陷检测方法，其特征在于，利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果，包括：
实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
6.一种基于电缆隧道的缺陷检测系统，其特征在于，所述缺陷检测系统包括：
采集模块，用于利用机器狗搭载的传感器采集电缆隧道内的典型缺陷图像数据，并利用所述典型缺陷图像数据构建构建电缆隧道典型缺陷图像样本库；
训练模块，用于利用所述电缆隧道典型缺陷图像样本库中的样本数据对缺陷检测模型进行训练，获得训练后的缺陷检测模型；
标注模块，用于利用所述缺陷检测模型对机器狗实时采集的待检测图像进行图像检测及辅助标注，获得带标注图像；
识别模块，用于利用深度学习AI图像识别方法对所述带标注图像进行图像识别，获得待检测图像中的待检测部件对象的缺陷识别结果。
7.根据权利要求6所述缺陷检测系统，其特征在于，所述采集模块包括：
图像采集模块一，用于利用机器狗搭载视觉传感器和红外测温仪，采集电缆隧道内的缺陷图像；
筛选模块，用于根据所述缺陷图像结合电缆隧道内典型缺陷的图像化表现形态，将所述缺陷图像进行筛选梳理，确定符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像；
标准确定模块，用于根据所述符合典型缺陷的图像化表现形态的初始化图像的表现形态确定采集、存储和标注的标准化规则；
图像采集模块二，用于按照所述初始化图像的采集标准化规则控制所述机器狗进行图像采集，获得多个所述初始化图像；
关键点标注模块，用于将所述初始化图像按照标注的标准化规则进行关键点标注，形成带有标注的初始化图像；
格式转换模块，用于将所述带有标注的初始化图像转换成统一标准格式的图像数据，所述统一标准格式的图像数据作为图像样本；
样本库形成模块，用于利用所述图像样本形成电缆隧道典型缺陷图像样本库。
8.根据权利要求7所述缺陷检测系统，其特征在于，所述标准确定模块包括：
亮度值标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态，确定图像采集的亮度值范围；
存储标准确定模块，用于根据所述初始化图像所包含具体的图像化表现形态，对初始化图像按照所述图像化表现形态的类别进行划分，并按照每个类别对应一个存储区域的方式进行标准化存储；
采集镜头移动标准确定模块，用于根据初始化图像的面积，设置每相邻两帧图像之间的图像重叠区域面积，并按照所述图像重叠区域面积确定图像采集镜头移动间距；
关键点选取标准确定模块，用于根据所述初始化图像的具体表现形态提取所述初始化图像中的所有关键点位置，并根据每个关键点位置确定获取每个关键点的置信度，利用所述置信度设置关键点的置信度阈值，并针对所有后续图像采集过程中获得的图像中识别出的关键点进行置信度获取，并将置信度不低于所述置信度阈值的关键点作为用于标注的关键点。
9.根据权利要求8所述缺陷检测系统，其特征在于，所述亮度值标准确定模块包括：
提取模块，用于提取所有初始化图像的亮度对应的亮度数值，并针对重复出现的相同的亮度数值，按照保留一个数值参数的方式进行亮度数值提取；
集合形成模块，用于将所述亮度数值按照从低到高的顺序进行排列，形成亮度数值集合；
取值设定模块，用于根据亮度数值集合内的亮度数值参数确定后续图像采集过程中的亮度值范围。
10.根据权利要求6所述缺陷检测系统，其特征在于，所述识别模块包括：
标注图像提取模块，用于实时提取进行关键点标注后的所述带标注图像；
分割模块，用于根据灰度和图像纹理对所述带标注图像进行关键区域分割，获得多个关键区域图像块；
缺陷识别模块，用于深度学习AI图像识别方法对所述关键区域图像块进行关键点标注识别分析，根据关键点标注识别分析结果获取待检测图像中对应的待检测部件对象的缺陷识别结果。
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