【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光图像识别，更具体地说，本专利技术涉及一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统。
技术介绍
1、螺旋钢管是一种重要的管材，它以带钢卷板为原料，通过螺旋成型和焊接工艺制成，这种钢管结构坚固，长度可定制，具有良好的耐腐蚀性能，因其优异的特点，螺旋钢管广泛应用于土木工程、建筑、机械加工和环保工程等领域，如桥梁、隧道、水暖管道、废气处理设备等，其强大的承载能力和良好的适应性，使得螺旋钢管在现代工业和建筑领域扮演着重要角色，随着科技的不断进步和市场的持续发展，螺旋钢管将继续优化升级，为各行各业提供更高效、更可靠的管道解决方案。
2、目前现有的螺旋钢管缺陷检测系统主要通过超声波的无损检测方法对螺旋钢管进行全面扫描，这些无损检测技术能够穿透钢管表面，对其内部和焊缝进行非破坏性的检测，其次，系统会捕捉并记录这些检测过程中产生的数据信号，对于超声波检测，系统通过分析反射回来的声波信号，可以判断钢管内部是否存在缺陷以及缺陷的位置和大小，然后，系统会对这些数据进行处理和分析，识别出钢管中的缺陷类型，这通常涉及复杂的算法和图像处理技术，以确保检测结果的准确性和可靠性，最后，系统会将检测结果以可视化的方式呈现给用户，如波形图、缺陷位置图等，用户可以根据这些结果对螺旋钢管进行进一步的处理，如修复缺陷或进行更换。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如现有的检测系统可能受限于设备性能和检测原理，导致采集到的数据精度和完整性有所欠缺，例如某些系统可能无法捕捉到微小或隐蔽的缺陷，或者在数据采集过程中受到噪声和干扰的
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，通过以下方案，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，包括：
3、检测区域划分模块：用于将目标螺旋钢管确定为目标检测区域，通过等面积划分的方式将目标检测区域划分为各检测子区域，并依次标记为1、2……n；
4、钢管数据采集模块：用于采集各检测子区域的焊缝数据、壁厚数据、波纹数据，以及表面细节缺陷数据，并将采集到的数据传输到钢管数据分析模块；
5、钢管数据分析模块：包括焊缝数据分析单元、壁厚数据分析单元、波纹数据分析单元，以及表面细节缺陷数据分析单元，各分析单元用于建立对应的数学模型，将钢管数据采集模块传输的数据导入对应的数学模型中，计算出各检测子区域的焊缝特征系数、壁厚特征系数、波纹特征系数，以及表面细节缺陷特征系数，并将分析后的数据传输到综合分析模块；
6、环境数据采集模块：用于采集各检测子区域的环境数据，并将采集到的数据传输到环境数据分析模块；
7、环境数据分析模块：用于建立环境数据分析模型，将环境数据采集模块传输的数据导入环境数据分析模型中，计算出各检测子区域的环境适应系数，并传输到综合分析模块；
8、综合分析模块：用于建立综合分析模型，将钢管数据分析模块和环境数据分析模块传输的数据导入综合分析模型中，计算出目标螺旋钢管的综合异常指数，并将各子区域的综合异常指数传输到预警模块；
9、预警模块：用于建立综合异常指数预设值，通过综合异常指数预设值对目标螺旋钢管的综合异常指数进行判断，并根据判断结果发出预警信号。
10、优选的，所述焊缝数据包括焊缝宽度、焊缝余高、焊缝熔深，以及焊缝成型角度，分别标记为wd、wy、wp，以及wf，壁厚数据包括钢管壁厚，标记为te，波纹数据包括波纹周期、波纹幅度、波纹倾斜角度，以及波纹数量，分别标记为cy、cm、ct，以及cq，表面细节缺陷数据包括表面细节缺陷数量、表面细节缺陷深度、表面细节缺陷面积，以及激光图像灰度值，分别标记为fq、fd、fr，以及fg。
11、优选的，所述钢管数据采集模块通过激光扫描技术和图像处理技术实现对目标螺旋钢管数据的采集，通过激光扫描设备对目标螺旋钢管表面进行扫描，通过图像处理技术对激光扫描设备采集的激光图片进行处理，提取出激光图像中的焊缝、壁厚、波纹，以及表面细节缺陷的关键特征。
12、优选的，所述焊缝数据分析单元用于建立焊缝数据分析模型，具体表示为：，swi表示第i个检测子区域的焊缝特征系数，wdi表示第i个检测子区域的焊缝宽度，wyi表示第i个检测子区域的焊缝余高，wpi表示第i个检测子区域的焊缝熔深，wfi表示第i个检测子区域的焊缝成型角度，wymax表示目标螺旋钢管的焊缝余高最大值，wymin表示目标螺旋钢管的焊缝余高最小值，wfdes表示焊缝成型角度标准值，µ1表示焊缝特征系数的其他影响因子。
13、优选的，所述壁厚数据分析单元用于建立壁厚数据分析模型，具体表示为：，sti表示第i个检测子区域的壁厚特征系数，tei表示第i个检测子区域的钢管壁厚，temax表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最大值，temin表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最小值，µ2表示壁厚特征系数的其他影响因子。
14、优选的，所述波纹数据分析单元用于建立波纹数据分析模型，具体表示为：，sci表示第i个检测子区域的波纹特征系数，cyi表示第i个检测子区域的波纹周期，cmi表示第i个检测子区域的波纹幅度，cti表示第i个检测子区域的波纹倾斜角度，cqi表示第i个检测子区域的波纹数量，π为常数，µ3表示波纹特征系数的其他影响因子。
15、优选的，所述表面细节缺陷数据分析单元用于建立表面细节缺陷数据分析单元，具体表示为：，sfi表示第i个检测子区域的表面细节缺陷特征系数，fqi表示第i个检测子区域的表面细节缺陷数量，fdi表示第i个检测子区域的表面细节缺陷深度，fri表示第i个检测子区域的表面细节缺陷面积，fgi表示第i个检测子区域的激光图像灰度值，fgmax表示激光图像灰度最大值，µ4表示表面细节缺陷特征系数的其他影响因子。
16、优选的，所述环境数据采集模块用于各检测子区域在进行激光图像采集时的振动幅度、钢管温度、空气温度、空气颗粒物浓度、光照强度，以及光照面积，分别标记为ad、tt、at、ap、lg，以及la。
17、优选的，所述环境数据采集模块通过在各检测子区域安装机械式振动传感器采集各检测子区域的振动幅度，通过在各检测子区域的钢管表面使用红外温度传感器采集各检测子区域的钢管温度，通过使用温度传感器采集各检测子区域所在区域的空气温度，通过使用光散射法采集各检测子区域所在区域的空气颗粒物浓度，通过在各检测子区域安装光照传感器采集各检测子区域的光照强度，通过在各检测子区域安装激光测距仪采集各检测子区域的光照面积。
18、优选的，所述环境数据分析模型具体表示为：，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述焊缝数据包括焊缝宽度、焊缝余高、焊缝熔深，以及焊缝成型角度，分别标记为Wd、Wy、Wp，以及Wf，壁厚数据包括钢管壁厚，标记为Te，波纹数据包括波纹周期、波纹幅度、波纹倾斜角度，以及波纹数量，分别标记为Cy、Cm、Ct，以及Cq，表面细节缺陷数据包括表面细节缺陷数量、表面细节缺陷深度、表面细节缺陷面积，以及激光图像灰度值，分别标记为Fq、Fd、Fr，以及Fg。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述焊缝数据分析单元用于建立焊缝数据分析模型，具体表示为：，SWi表示第i个检测子区域的焊缝特征系数，Wdi表示第i个检测子区域的焊缝宽度，Wyi表示第i个检测子区域的焊缝余高，Wpi表示第i个检测子区域的焊缝熔深，Wfi表示第i个检测子区域的焊缝成型角度，Wymax表示目标螺旋钢管的焊缝余高最大值，Wymin表示目标螺旋钢管的焊缝余高最小值，Wfdes表示焊缝成型角度标
4.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述壁厚数据分析单元用于建立壁厚数据分析模型，具体表示为：，STi表示第i个检测子区域的壁厚特征系数，Tei表示第i个检测子区域的钢管壁厚，Temax表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最大值，Temin表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最小值，µ2表示壁厚特征系数的其他影响因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述波纹数据分析单元用于建立波纹数据分析模型，具体表示为：，SCi表示第i个检测子区域的波纹特征系数，Cyi表示第i个检测子区域的波纹周期，Cmi表示第i个检测子区域的波纹幅度，Cti表示第i个检测子区域的波纹倾斜角度，Cqi表示第i个检测子区域的波纹数量，Π为常数，µ3表示波纹特征系数的其他影响因子。
6.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述环境数据采集模块用于各检测子区域在进行激光图像采集时的振动幅度、钢管温度、空气温度、空气颗粒物浓度、光照强度，以及光照面积，分别标记为Ad、Tt、At、Ap、Lg，以及La。
7.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述环境数据分析模型具体表示为：，σi表示第i个检测子区域的环境适应系数，Asi表示第i个检测子区域的振动幅度，Tti表示第i个检测子区域的钢管温度，Ati表示第i个检测子区域的空气温度，Api表示第i个检测子区域的空气颗粒物浓度，Lgi表示第i个检测子区域的光照强度，Lai表示第i个检测子区域的光照面积，Apmax表示目标螺旋钢管在激光图像采集时的空气颗粒浓度最大值，Apmin表示目标螺旋钢管在激光图像采集时的空气颗粒浓度最小值，Las表示目标螺旋钢管面积，λ表示环境适应系数的其他影响因子。
8.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述综合分析模型具体表示为：,η表示目标螺旋钢管的综合异常指数，SWi表示第i个检测子区域的焊缝特征系数，STi表示第i个检测子区域的壁厚特征系数，SCi表示第i个检测子区域的波纹特征系数，SFi表示第i个检测子区域的表面细节缺陷特征系数，σi表示第i个检测子区域的环境适应系数。
9.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述综合异常指数预设值标记为ηDef，当ηDef>η时，表示目标螺旋钢管的综合异常指数小于综合异常指数预设值，说明目标螺旋钢管无缺陷，当ηDef<η时，表示目标螺旋钢管的综合异常指数大于综合异常指数预设值，说明目标螺旋钢管有缺陷，则根据目标螺旋钢管的钢管数据生产异常报告保存记录并生成预警信号。
...【技术特征摘要】
1.一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述焊缝数据包括焊缝宽度、焊缝余高、焊缝熔深，以及焊缝成型角度，分别标记为wd、wy、wp，以及wf，壁厚数据包括钢管壁厚，标记为te，波纹数据包括波纹周期、波纹幅度、波纹倾斜角度，以及波纹数量，分别标记为cy、cm、ct，以及cq，表面细节缺陷数据包括表面细节缺陷数量、表面细节缺陷深度、表面细节缺陷面积，以及激光图像灰度值，分别标记为fq、fd、fr，以及fg。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述焊缝数据分析单元用于建立焊缝数据分析模型，具体表示为：，swi表示第i个检测子区域的焊缝特征系数，wdi表示第i个检测子区域的焊缝宽度，wyi表示第i个检测子区域的焊缝余高，wpi表示第i个检测子区域的焊缝熔深，wfi表示第i个检测子区域的焊缝成型角度，wymax表示目标螺旋钢管的焊缝余高最大值，wymin表示目标螺旋钢管的焊缝余高最小值，wfdes表示焊缝成型角度标准值，µ1表示焊缝特征系数的其他影响因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述壁厚数据分析单元用于建立壁厚数据分析模型，具体表示为：，sti表示第i个检测子区域的壁厚特征系数，tei表示第i个检测子区域的钢管壁厚，temax表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最大值，temin表示目标螺旋钢管的钢管壁厚最小值，µ2表示壁厚特征系数的其他影响因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光图像识别的螺旋钢管缺陷检测系统，其特征在于：所述波纹数据分析单元用于建立波纹数据分析模型，具体表示为：，sci表示第i个检测子区域的波纹特征系数，cyi表示第i个检测子区域的波纹周期，cmi表示第i个检测子区域的波纹幅度，cti表示第i个检测子区域的波纹倾斜角度，cqi表...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭文强，李鸿全，
申请(专利权)人：天津博爱管道科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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