一种适用于管道内部的焊缝检测方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于管道内部的焊缝检测方法，采用能够进入管道内部用于焊缝检测的电驱动推进的机械结构，对管道内部焊缝进行自动识别，在识别到焊缝后对焊缝的全景图像进行采集，将采集到的焊缝图像输入焊缝异常情况目标检测模型中对进行检测并输出检测的结果；本发明专利技术公开的方法能够快速的识别管道内壁焊缝，且能够快速对识别到的管道内壁焊缝进行检测，并直观的输出检测结果，解决了如何能自动识别出管道内部焊缝位置并进行自动检测的技术问题，于采用工业内窥镜进行人工图像采集以及人工检测焊缝相比，提升了工作效率，消除了由于个体经验不同导致的人工焊缝检测准确率不稳定，效率不稳定的隐患。效率不稳定的隐患。效率不稳定的隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于管道内部的焊缝检测方法


[0001]本专利技术涉及管道内部焊缝检测领域，具体涉及一种适用于管道内部的焊缝检测方法。

技术介绍

[0002]随着工业水平的提高，焊接技术已被广泛应用于装备制造、冶金工业、航空航天等重要领域。在金属管道的应用领域，管道的对接位置常需要焊接处理，焊接在工业管道安装中尤为重要，焊接质量决定了管道内运输介质时工作状态的稳定性，直接影响管道的安全及能效。在焊接时，受生产设备及工艺的影响，焊接件存在气孔、未熔合及未焊透等不可避免的会出现缺陷，一旦焊接缺陷处未被提前发现，便会造成介质的渗漏或者泄露现象，极大地影响生产效益并且会污染环境，更严重的甚至会造成安全事故。
[0003]焊接后的工业管道在投入使用之前需要对焊缝质量进行检测。管道的焊缝检测不仅在工业管道安装后进行，还需要在正式投入使用之前进行复检。但由于管道焊接好后无法直接观测到焊缝的焊接质量，使用常规的射线探伤法、超声探伤法、渗透探伤法等对焊缝进行质量检测，会耗费较大的人力物力。
[0004]在管道内壁检测中常见的一种方法是使用工业内窥镜，工业内窥镜由人工操作有线摄像头进入管道内部，通过管外工作人员对其扫描到的内部环境进行人工缺陷判断，工业内窥镜的管内操作检测难度较大，由于其有线摄像头的特性，若是柔性线缆，其伸入管内的距离有限且无法环绕扫描管内环境，若是硬性可弯折线缆，其无法通过弯道、T型管等。
[0005]而且每根管道都需要人为的操作送线进入管道，再由人工判断焊缝位置而后进行质量检测，会耗费较大的人力与时间成本，且效率较低。特别在大批量检测管道焊缝时，人工操作的效率会更为降低且提高了较大的误检率。
[0006]由于这些特性，检测结果往往与操作者的经验相关，不同的操作者很容易产生较大误差。而在获得大量焊缝图像后，需要检测人员在计算机辅助下，从大量焊缝缺陷图像中进行识别，长时间、多批次的检测工作造成人眼视觉疲劳，导致漏检误检。
[0007]由于以上的一些缺点，导致使用工业内窥镜时，从工业内窥镜进入到管道内部以及对管内不同缺陷检测的环节都由操作人员完成，受到人工干扰的影响较大，检测效率十分不稳定，导致检测效率低，且误检率高。
[0008]因此，如何利用深度学习等新兴技术实现焊缝缺陷图像的自动识别成为当前研究的热点。如果能够自动识别管道内壁焊缝并对焊缝进行检测，而且直接输出检测结果，那么就能够大大降低由于人工操作失误导致的误检率和漏检率高的频率。

技术实现思路

[0009]本专利技术目的在于提供一种适用于管道内部的焊缝检测方法，以解决如何能自动识别出管道内部焊缝位置并进行自动检测的技术问题。
[0010]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0011]一种适用于管道内部的焊缝检测方法，其特征在于，采用能够进入管道内部用于焊缝检测的电驱动推进的机械结构，对管道内部焊缝进行自动识别，在识别到焊缝后对焊缝的全景图像进行采集，将采集到的焊缝图像输入焊缝异常情况目标检测模型中对进行检测并输出检测的结果。
[0012]优选的，所述对管道内部焊缝进行自动识别包括以下步骤：
[0013]S1.1、由电驱动推进的机械结构录制管道内壁样貌的彩色视频流；
[0014]S1.2、从视频流中提取出每一帧管道内壁彩色图像，并将提取的管道内壁彩色图像进行去彩色化处理；
[0015]S1.3、将去彩色化处理后的图像进行特征值计算；
[0016]S1.4、若步骤1.3中计算得到的特征值大于设定值，则判断识别出管道内部焊缝并记录当前焊缝所在位置。
[0017]优选的，步骤S1.2中的将提取的管道内壁彩色图像进行去彩色化处理是指将提取的管道内壁彩色图像进行黑白处理。
[0018]优选的，对步骤S1.3中黑白处理后的管道内壁图像全局采用固定阈值二值化方法进行特征值计算。
[0019]优选的，对步骤S1.3中黑白处理后的管道内壁图像采用最大灰度值的自适应阈值方法进行特征值计算。
[0020]优选的，步骤S1.2中的将提取的管道内壁彩色图像进行去彩色化处理是指将提取的管道内壁彩色图像进行灰度处理；步骤S1.3中，对灰度处理后的图像进行灰度共生矩阵计算，并对得到的共生矩阵进行特征值计算。
[0021]本专利技术具有以下有益效果：
[0022]本专利技术公开的方法能够快速的识别管道内壁焊缝，且能够快速对识别到的管道内壁焊缝进行检测，并直观的输出检测结果，解决了如何能自动识别出管道内部焊缝位置并进行自动检测的技术问题，于采用工业内窥镜进行人工图像采集以及人工检测焊缝相比，提升了工作效率，消除了由于个体经验不同导致的人工焊缝检测准确率不稳定，效率不稳定的隐患，提高了检测效率和准确率。
附图说明
[0023]为了使专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述，其中：
[0024]图1为本专利技术的管道内部焊缝检测方法的流程图。
[0025]图2为本专利技术的管道内部焊缝进行自动识别的流程图。
[0026]图3为本专利技术的利用最大灰度值的自适应阈值方法进行特征值计算的流程图。
[0027]图4为本专利技术的利用灰度共生矩阵进行特征值计算的流程图。
[0028]图5为本专利技术的利用焊缝异常情况目标检测模型进行目标检测的算法流程图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0030]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，术语“水平”、“竖直”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0031]本专利技术要解决了如何能自动识别出管道内部焊缝位置并进行自动检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于管道内部的焊缝检测方法，其特征在于，采用能够进入管道内部用于焊缝检测的电驱动推进的机械结构，对管道内部焊缝进行自动识别，在识别到焊缝后对焊缝的全景图像进行采集，将采集到的焊缝图像输入焊缝异常情况目标检测模型中对进行检测并输出检测的结果。2.根据权利要求1所述的适用于管道内部的焊缝检测方法，其特征在于，所述对管道内部焊缝进行自动识别包括以下步骤：S1.1、由电驱动推进的机械结构录制管道内壁样貌的彩色视频流；S1.2、从视频流中提取出每一帧管道内壁彩色图像，并将提取的管道内壁彩色图像进行去彩色化处理；S1.3、将去彩色化处理后的图像进行特征值计算；S1.4、若步骤1.3中计算得到的特征值大于设定值，则判断识别出管道内部焊缝并记录当前焊缝所在位置。3.根据权利要求2所述的适用于管道...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑云超，王毅，卫巍，王鑫，李小平，杨长辉，田磊，刘孟林，
申请(专利权)人：上海森松制药设备工程有限公司，
类型：发明
国别省市：