[发明专利]一种充填管道裂纹检测方法

说明书

本发明提供一种充填管道裂纹检测方法，属于采矿工业领域。所述方法包括：利用带有裂纹的管道图像和加噪处理后的所述带有裂纹的管道图像对图像去噪模型进行训练；利用带有裂纹的管道图像及同时带有雨滴和裂纹的管道图像对图像去雨滴模型进行训练；利用目标检测训练集对裂纹检测模型进行训练，其中，所述目标检测训练集中的每张管道图像被标注出裂纹位置；实时获取待检测的管道图像，利用训练好的图像去噪模型、图像去雨滴模型、裂纹检测模型依次对待检测管道图像进行去噪、去雨滴处理、对裂纹进行检测。采用本发明，能够对图像中的噪音以及雨滴进行修复，从而提高管道裂纹检测精度和检测效率。

技术领域

本发明涉及采矿工业领域，特别涉及是指一种充填管道裂纹检测方法。

背景技术

井下充填管道是联通地表充填站、井下采场之间的膏体输送管路。针对于管道内膏体的输送状态以及管道健康状况的精细化管理是充填精准作业的重要组成部分。当输送膏体浓度过高、流量过大或者存在非满管流时，膏体与管道之间的撞击、挤压、摩擦会对管道侧壁造成一定的磨损，日积月累，最终会导致管道破裂、膏体泄露等严重的工业生产事故。因此做好井下管道健康管理工作是实现膏体充填全流程精准化作业的重要一环。

目前国内外管道检测系统主要有超声波探伤检测系统、三维激光扫描成像检测系统、视频图像检测系统等。超声波探伤检测要求管道材质透声率大，目前主要用在钢管、钢制波形纹管、塑料管等，检测具有一定的局限性。三维激光扫描成像检测系统提供了一种全新技术手段，具有不接触、高精度、数字化等特性，但其需要高精度的扫描点数据，再将结果通过计算机处理得到管道缺陷状况，技术要求高，经济成本较高。图像检测系统通过数字摄像头和照明光源获取高分辨率的视频图像，数据可以实时的通过无线或者有线方式传输给控制台，工作人员可以通过控制台控制检测系统完成图像数据的传输、采集和存储等。

对于使用图像检测系统采集到的管道图像数据，目前主要采用多种图像处理技术进行故障检测，包括边缘检测算法，基于数学形态学参数的图像处理技术......北京工业大学何存富等人[何存富,周龙,何守印,et al.基于CCD的管内移动机器人管道缺陷检测系统[J].机械与电子,2006(10):33-35.]设计了搭载有CCD视频图像采集装置的管道爬行机器人检测系统。该机器人能运行于中小管径金属管道，CCD视频图像采集系统采用结构简单的内置光源，采集到的数据通过PCI采集进行编解码、压缩等处理后实时的传输到上位机，该系统能够成功的采集管内缺陷图像。虽然该检测机器人系统能够实现过弯、适应变管径，但管道缺陷图像处理过程简易，缺陷识别效果较差。

井下管道所处的环境条件恶劣，图像传感器在拍摄时视场不够明亮、亮度不够均匀以及电路各元器件自身噪声和相互影响的原因，图像可能会存在各种噪声，并且由于充填管道埋于地下存在信号干扰，一些金属管道的信号屏蔽作用等严重阻碍数据传输，数据传输过程加入各种环境噪声，影响整个系统检测性能。同时，监控摄像头长期处于井下，而井下环境潮湿，长此以往，监控摄像头很有可能会有雨滴，从而会严重影响监控摄像头所拍摄的管道图像质量。井下管道环境的特殊性使得管道裂纹的检测更加困难。

发明内容

本发明实施例提供了充填管道裂纹检测方法，能够对图像中的噪音以及雨滴进行修复，从而提高管道裂纹检测精度和检测效率；所述技术方案如下：

一方面，提供了一种充填管道裂纹检测方法，该方法应用于电子设备，该方法包括：

利用带有裂纹的管道图像和加噪处理后的所述带有裂纹的管道图像对图像去噪模型进行训练；

利用带有裂纹的管道图像及同时带有雨滴和裂纹的管道图像对图像去雨滴模型进行训练；

利用目标检测训练集对裂纹检测模型进行训练，其中，所述目标检测训练集中的每张管道图像被标注出裂纹位置；

实时获取待检测的管道图像，利用训练好的图像去噪模型、图像去雨滴模型、裂纹检测模型依次对待检测管道图像进行去噪、去雨滴处理、对裂纹进行检测。