[发明专利]水池污渍检测方法及系统

权利要求书

1.一种水池污渍检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1：将实时检测的水池的点云数据和点云数据模型进行点云匹配，计算得出感兴趣区域；

步骤S2：对感兴趣区域进行降噪处理；

步骤S3：对降噪处理后的图像进行β样条曲线插值，得出建模背景图；

步骤S4：基于建模背景图，通过设置检测阈值参数，检测出水池中的污渍；

步骤S5：输出检测出的污渍参数，将污渍的位置信息转换成空间三维坐标。

2.根据权利要求1所述的水池污渍检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中：

将实时检测的3D点云数据与数据库中建好的3D点云数据模型进行3D点云匹配，将标记好的位姿点，转化为实际检测时的感兴趣区域，包括如下步骤：

a、利用模板匹配，求出标定的水池的四角位置：

进行场景部署时，在固定位置获取水池点云数据并存储，并标定出水池的四角位置；

利用模板匹配，精准匹配出四个角落的平面坐标并转换至空间坐标中；

b、利用实际检测的图像3D点云数据，进行点云数据匹配，通过位姿转换关系，计算检测图像对应的感兴趣区域：

获取实际检测时水池的点云数据，并与之前采集的点云做匹配，保存两组数据的位姿转换关系；

将空间坐标进行转换，得到四个角新的坐标点；

利用相机的内外参数，将求取的转换后的坐标投影至图像坐标系中，并生成所需要的感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的水池污渍检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中：

对水池图像进行预处理操作：

将彩色图像即RGB三通道转化为灰度图像；

对计算出的感兴趣区域进行降噪处理，使用中值滤波和高斯滤波方式，滤除椒盐噪声和高斯噪声对背景建模的影响。

4.根据权利要求1所述的水池污渍检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中：

基于β样条插值背景图生成：

根据β样条曲线的分段连续、变差减小性、凸包性、保凸性的特性，根据实际应用场景待检测物的大小，对预处理后的图像中选取预设值间隙的控制点，生成背景图，得到控制点图像；

利用控制点坐标位置所在的像素值进行水平方向的β样条曲线插值，得到水平方向线背景图，当分割间隙涉及到异常点，受主像素值的影响而降低异常点对背景图生成的影响，提高异常点的检出效率；

利用生成的水平线背景图，逐列进行竖直方向的β样条曲线插值，得出建模的背景图。

5.根据权利要求1所述的水池污渍检测方法，其特征在于，在所述步骤S4中：

基于建模产生的背景图，生成diff图像，根据diff图像，通过设置检测阈值参数，检测出水池中的污渍：

将转换后的灰度图像与背景图相减生成差异图，并对原图进行直方图均衡化处理，增强图像的对比度，相减即两幅图像点对点做差；

对直方图均衡化之后的图进行阈值化分割，通过调低阈值，提高检测灵敏度，并进行形态学开运算排除检测出的异常值点；

根据求出的二值掩模图，对区域的特征参数进行筛选，输出污渍的位置。

6.根据权利要求1所述的水池污渍检测方法，其特征在于，在所述步骤S5中：

输出检测出的污渍位置、质心、面积参数，并将位置信息转换成空间三维坐标：

根据深度图像和彩色图像相机的内参，将水池污渍中的定位点转换至空间坐标系中，实现污渍的检测和定位功能。

7.一种水池污渍检测系统，其特征在于，包括：

模块M1：将实时检测的水池的点云数据和点云数据模型进行点云匹配，计算得出感兴趣区域；

模块M2：对感兴趣区域进行降噪处理；

模块M3：对降噪处理后的图像进行β样条曲线插值，得出建模背景图；

模块M4：基于建模背景图，通过设置检测阈值参数，检测出水池中的污渍；

模块M5：输出检测出的污渍参数，将污渍的位置信息转换成空间三维坐标。