【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法及系统。
技术介绍
1、在石油钻井过程中，pdc钻头以其穿透性高等特点广泛用于石油勘探领域，是突破岩层的主要工具，pdc钻头的性能影响着钻井的效率和成本。钻头磨损检测是钻头性能评估的可视化指标，为后续钻头设计和优化提供了数据基础。目前钻头磨损分级主要采用国际钻井承包商协会（iadc）标准来进行判断，iadc损伤等级检测是视觉判断来描述钻头的状况，将内排斥和外排齿分为1-8个磨损等级，利用二维图像进行钻头磨损评估难以精确描述钻头磨损情况，存在误差大、效率低等问题，多视角三维重建方法恢复pdc钻头的三维空间结构能增强pdc钻头磨损检测的准确性。由于传统多视角三维重建结构缺失纹理细节，得到的pdc钻头三维模型难以保证pdc钻头磨损检测的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法及系统，以解决如何提高钻头磨损检测精度的技术问题。
2、本专利技术是采用以下技术方案实现的：基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，包括如下步骤：
3、s1：获取已磨损的pdc钻头图像；
4、s2：采用深度学习多视图立体匹配方法获得pdc钻头的深度数据，并融合图片多尺度特征生成初步pdc钻头特征点云；
5、s3：通过模拟pdc钻头特征点云到二维图像像素的特征映射，得到最终pdc钻头点云模型；
6、s4：采用神经网络对pd
7、s5：将磨损pdc钻头切削齿点云和未磨损pdc钻头切削齿点云进行配准并计算磨损度，最后输出切削齿磨损位置信息和磨损等级。
8、进一步的，步骤s1具体为：通过拍摄照片或拍摄视频的方式获取已磨损的pdc钻头图像，其中，
9、拍摄照片的方式为：环绕已磨损的pdc钻头拍摄照片，每张照片的角度不超过30°；
10、拍摄视频的方式为：环绕已磨损的pdc钻头拍摄视频，且拍摄处于同一水平，视频时长不少于15秒。
11、进一步的，步骤s2包括如下子步骤：
12、s21：训练深度学习多视图立体匹配网络，所述深度学习多视图立体匹配网络用以获得pdc钻头深度信息；
13、s22：使用训练好的深度学习多视图立体匹配网络，输入pdc钻头图像，输出pdc钻头深度信息、pdc钻头深度概率体以及pdc钻头特征信息；
14、s23：分别对pdc钻头深度信息、pdc钻头深度概率体以及pdc钻头特征信息进行插值、填充以及编码处理，得到pdc钻头三维点云、表面置信度以及神经特征向量；
15、s24：对pdc钻头三维点云、表面置信度以及神经特征向量进行融合，得到pdc钻头特征点云。
16、进一步的，步骤s21包括如下子步骤：
17、s211：制作pdc钻头数据集，所述pdc钻头数据集包括pdc钻头图像数据以及每张pdc钻头图像对应的拍摄设备的姿态数据和真实深度数据；
18、s212：对pdc钻头图像数据和姿态数据进行单应变换处理，得到源特征体和目标特征体；
19、s213：将源特征体和目标特征体通过方差进行相似性对比，得到代价体，并对代价体进行正则化和归一化处理，输出预测深度图；
20、s214：输入真实深度数据，使用l1损失训练网络，计算预测深度图与真实深度数据之间的差异，得到pdc钻头深度信息。
21、进一步的，步骤s23包括如下子步骤：
22、s231：输入pdc钻头深度信息，进行插值，转化为与输入图像相同的尺寸大小，采用高斯采样对插值之后的pdc钻头深度图进行采样，生成初步的pdc钻头三维点云；
23、s232：输入pdc钻头深度概率体以及初步的pdc钻头三维点云，对概率体进行填充，并进行3d平均池化，得到为每一个点所配置的置信度；
24、s233：将pdc钻头特征信息进行向量编码，并与初步的pdc钻头三维点云进行对齐，得到pdc钻头三维点云对应的特征向量。
25、进一步的，步骤s3包括如下子步骤：
26、s31：将pdc钻头特征点云作为输入，从拍摄设备视角方向d发射光线，将采样射线表示为n个连续区间，沿着采样射线采样n个采样点，以采样点x为中心、距离r为半径寻找采样点的k个邻近特征点云，输入采样点的3d坐标和光线的方向d以及k个邻近特征点云，得到采样点的颜色r和密度σ；
27、s32：输入采样点的颜色r和密度σ，采用体素渲染公式，将射线光线n个区间的辐射进行累加，输出预测的pdc钻头图像像素值；
28、s33：随机挑选m条的光线作为一组，将这组光线的预测像素集合和真实像素集合之间的相似性作为训练损失，加入l2损失计算预测的pdc钻头图像像素值和真实的pdc钻头图像像素值的颜色差异，输出最终的pdc钻头磨损点云数据。
29、进一步的，步骤s4具体为：将得到的pdc钻头磨损点云数据，对pdc钻头切削齿进行标注，得到标注后的pdc钻头磨损点云数据，并利用点云分割网络对pdc钻头的区域进行定位与分割，输出切削齿定位信息。
30、进一步的，步骤s5包括如下子步骤：
31、s51：采用结构光扫描仪对未磨损的pdc钻头进行全方位扫描，得到未磨损的pdc钻头切削齿点云数据；
32、s52：将磨损的pdc钻头切削齿点云和未磨损的pdc钻头切削齿点云进行配准，并按照切削齿配准结果进行分割，得到切削齿磨损点云数据和切削齿未磨损点云数据；
33、s53：计算切削齿磨损点云数据和切削齿未磨损点云未重叠区域的体积，得到缺损体积；
34、s54：将切削齿磨损点云的缺损体积与切削齿未磨损点云的初始体积进行对比，得到切削齿缺损比；
35、s55：统计pdc磨损钻头中所有切削齿缺损情况，输出该pdc钻头磨损区域和磨损等级。
36、基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测系统，用以实现上述所述的基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，包括拍摄设备、匹配模块、模拟模块、定位模块和配准模块，其中，
37、拍摄设备，用以获取已磨损的pdc钻头图像；
38、匹配模块，采用深度学习多视图立体匹配方法获得pdc钻头的深度数据，并融合图片多尺度特征生成初步pdc钻头特征点云；
39、模拟模块，通过模拟pdc钻头特征点云到二维图像像素的特征映射，得到最终pdc钻头点云模型；
40、定位模块，采用神经网络对pdc钻头点云模型进行切削齿的区域定位；
41、配准模块，用以对磨损pdc钻头切削齿点云和未磨损pdc钻头切削齿点云进行配准并计算磨损度，最后输出切削齿磨损位置信息和磨损等级。
42、本专利技术的有益效果在于：
43、本专利技术利用神经渲染增强多视角三维重建细本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S1具体为：通过拍摄照片或拍摄视频的方式获取已磨损的PDC钻头图像，其中，
3.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：
4.如权利要求3所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S21包括如下子步骤：
5.如权利要求4所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S23包括如下子步骤：
6.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S3包括如下子步骤：
7.如权利要求6所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S4具体为：将得到的PDC钻头磨损点云数据，对PDC钻头切削齿进行标注，得到标注后的PDC钻头磨损点云数据，并利用点云分割网络对PDC钻头的区域进行定位与分割，输出切削齿定位信息。>
8.如权利要求7所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤S5包括如下子步骤：
9.基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测系统，用以实现权利要求1~8任意一项所述的基于多视角三维重建的PDC钻头磨损检测方法，其特征在于，包括拍摄设备、匹配模块、模拟模块、定位模块和配准模块，其中，
...【技术特征摘要】
1.基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤s1具体为：通过拍摄照片或拍摄视频的方式获取已磨损的pdc钻头图像，其中，
3.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤s2包括如下子步骤：
4.如权利要求3所述的基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤s21包括如下子步骤：
5.如权利要求4所述的基于多视角三维重建的pdc钻头磨损检测方法，其特征在于，步骤s23包括如下子步骤：
6.如权利要求1所述的基于多视角三维重建的pdc钻...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋俊，徐婷，李皋，肖东，夏文鹤，李红涛，刘厚彬，方潘，杨旭，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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