本發明專利技術涉及圖像處理領域，更具體地，本發明專利技術涉及一種基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，方法包括：獲取金屬保溫層的預設角度的表面圖像、深度數據和溫度數據，對表面圖像的灰度圖像進行變換修正，篩選目標圖像；根據金屬保溫層的結構特性將目標圖像劃分區域，基于不同區域的深度數據計算不同區域的形變分數，并將不同區域形變分數進行加權求和，得到綜合形變分數；根據綜合形變分數識別最大形變區域和溫度異常區域，并對目標圖像的最大形變區域進行溫度差異驗證，評估抗沖擊能力。本發明專利技術通過綜合形變分數和溫度異常分數，識別出損傷區域，提高抗沖擊檢測的準確性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理領域。更具體地，本專利技術涉及基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法。
技術介紹
1、在工業應用中，金屬保溫層用于管道、儲罐和設備的熱管理。隨著操作環境的復雜性增加，金屬保溫層常常面臨沖擊、振動和溫度變化等外部因素的影響，這些因素可能導致保溫層的損壞，從而影響設備的能效和安全性。
2、現有公開號為cn115359053a的中國專利申請文件公開了一種金屬板材缺陷智能檢測方法及系統，涉及計算機視覺
，所述方法包括獲取金屬板材表面的灰度圖像；獲取每次灰度級降維后灰度圖像的灰度游程矩陣；獲取每次灰度級降維后灰度圖像的降維可信度；獲取灰度圖像的最大允許降維程度；獲取灰度圖像中每個像素點與該像素點鄰域內像素點平均灰度值差值的最大取值；根據最大取值獲取灰度圖像中每個像素點的平滑濾波窗口尺寸，根據每個像素點的平滑濾波窗口尺寸對灰度圖像進行平滑濾波處理，獲得目標灰度圖像；對目標灰度圖像進行邊緣檢測獲取目標灰度圖像中的缺陷區域；本專利技術解決相關技術中在對金屬板進行缺陷檢測時無法實現對金屬板表面缺陷的精確檢測的技術問題。
3、上述申請文件中通過灰度級降維和平滑濾波處理，提高了對小缺陷的檢測精確度，目前基于機器視覺對金屬保溫層表面的缺陷對金屬保溫層的表面圖像進行抗沖擊試驗檢測，但是由于凹凸結構金屬保溫層的表面不平滑和反射率不同，導致無法準確判斷金屬保溫層是否出現缺陷和形變，同時，存在主觀誤差和平面圖像視覺誤差導致金屬保溫層抗loca沖擊能力評價不準確，造成了使用過程中的潛在風險。
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p>技術實現思路1、為解決凹凸結構金屬保溫層的表面不平滑和反射率不同，導致無法準確判斷金屬保溫層是否出現缺陷和形變，以致抗沖擊檢測不準確的問題，本專利技術在如下方面中提供方案。
2、基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，包括：獲取金屬保溫層的預設角度的表面圖像、深度數據和溫度數據，獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，篩選目標圖像；根據金屬保溫層的結構特性將目標圖像劃分區域，基于不同區域的深度數據計算不同區域的形變分數，將不同區域發生形變的個數和面積作為權重進行加權求和，得到綜合形變分數；響應于綜合形變分數大于預設閾值時，提取目標圖像中檢測前后深度差值最大的像素點作為區域生長的中心點，進行區域生長，得到最大形變區域，根據目標圖像的溫度數據分割出溫度異常區域；將所述最大形變區域與溫度異常區域進行匹配，得到溫度異常分數，并對目標圖像的最大形變區域進行溫度差異驗證評估抗沖擊能力；其中，所綜合形變分數滿足下述關系式：，式中，、分別表示試驗前凹凸區域凹凸點的個數和平滑區域的面積，、分別表示試驗時凹凸區域凹凸點的個數和平滑區域發生形變的面積，、分別表示凹凸區域和平滑區域的形變分數。
3、其效果在于：通過對預設角度進行變換修正，篩選目標圖像，有利于選出包含紋理信息最豐富的圖像，避免因圖像拍攝造成，同時，將目標圖像劃分為凹凸區域和平滑區域，允許對不同區域的形變進行針對性分析，通過計算不同區域的形變分數，并結合形變的個數和面積作為權重，進一步根據金屬保溫層的結構特征，獲得最大形變區域，分析不同區域抗沖擊檢測的程度，結合溫度異常區域，從而驗證抗沖擊能力檢測的準確性。
4、優選的，所述獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，包括：
5、將垂直于表面圖像的角度作為標準視角，計算不同預設角度拍攝的表面圖像相對于標準視角的透視變換矩陣，基于透視變換矩陣將每個像素點的坐標從原預設角度的表面圖像映射到標準視角，得到映射圖像，并使用雙線性插值計算映射圖像的像素點的像素值，得到不同角度圖像的矯正灰度圖像。
6、其效果在于：通過將垂直于表面圖像的角度作為標準視角，確保所有從不同角度拍攝的圖像都被轉換到同一參考框架下，從而標準化了圖像數據，并通過計算透視變換矩陣校正由于拍攝角度引起的透視失真，使得圖像中的物體按照實際大小和形狀呈現，矯正后的灰度圖像可以更清晰地展示表面的紋理和特征，用于后續的圖像分析。
7、優選的，所述篩選目標圖像，包括：
8、使用大津法對矯正灰度圖像進行分割，得到前景圖像和背景圖像，對前景圖像進行連通域提取，獲取連通域中每個像素點在水平和垂直方向的梯度，將每個像素點的梯度幅度的標準差作為連通域的清晰度；
9、分別將連通域和背景區域的像素值的標準差之間的差值絕對值作為亮度差異，分別將連通域和背景區域的梯度幅度的平均值之間的比值作為幅度差異，分別將連通域和背景區域內像素點的個數之間的比值作為面積比，將亮度差異和幅度差異以及面積比的乘積作為連通域的對比度；
10、將所述對比度和所述清晰度的乘積最大的表面圖像作為目標圖像。
11、其效果在于：通過大津法分割，可以有效地將前景與背景分離，并提取前景區域的連通域，計算連通域中每個像素點的梯度幅度的標準差作為清晰度，有助于識別和選擇紋理清晰、細節豐富的圖像。
12、優選的，所述計算不同區域的形變分數，包括：
13、所述不同區域包括：凹凸區域和平滑區域；
14、基于不同區域的深度數據構建深度共生矩陣，根據所述深度共生矩陣，遍歷所有深度數據對，計算不同區域每個深度數據對的梯度幅度的平均值，獲取不同區域每個深度數據對出現的概率，以及不同區域深度數據對的深度值的絕對差值和所有像素點的梯度幅度平均值的比值，將所述平均值和所述概率以及所述比值的乘積求和作為不同區域的形變分數。
15、其效果在于：通過分析梯度幅度和深度變化，可以更敏感地檢測到金屬保溫層的微小損傷和形變，提高抗沖擊檢測準確性。
16、優選的，獲取所述最大形變區域，包括：
17、選擇所述中心點完全包含生長區域的陣列為初始陣列，其中，初始陣列為22，計算初始陣列8鄰域內所有像素點的深度值的平均值和標準差，將標準差作為區域生長的生長閾值，從峰值點進行區域生長，將符合生長閾值的點加入生長區域，直到區域內不存在符合生長閾值的標準差的點則停止生長，直至沒有點加入生長區域，得到最大形變區域。
18、其效果在于：通過計算初始陣列8鄰域內像素點的深度值平均值和標準差，并將標準差作為生長閾值，有助于更精確地獲取形變的程度和分布；并且能夠動態適應不同的損傷程度，在損傷較輕的區域，生長閾值可能較高，獲得較小的形變區域；而在損傷較重的區域，生長閾值可能較低，獲得較大的形變區域。
19、優選的，所述根據目標圖像的溫度數據分割出溫度異常區域，包括：
20、選擇目標圖像中不同區域試驗時冷面溫度和熱面溫度差值最小的像素點作為區域生長的中心點，使用自適應區域生長得到不同區域的溫度異常區域。
21、優選的，所述溫度異常分數滿足下述關系式：
22、；
23、式中，表示溫度異常分數，、分別表示凹凸區域和平滑區域中最大形變區域與溫度異常區域中位置相同的像素點個數與位置不相同的像素點個數的比值，、分別表示凹凸區域和平滑本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，包括：獲取金屬保溫層的預設角度的表面圖像、深度數據和溫度數據，獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，篩選目標圖像；
2.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，包括：
3.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述篩選目標圖像，包括：
4.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述計算不同區域的形變分數，包括：
5.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，獲取所述最大形變區域，包括：
6.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述根據目標圖像的溫度數據分割出溫度異常區域，包括：
7.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述驗證評估抗沖擊能力，包括：
【技術特征摘要】
1.基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，包括：獲取金屬保溫層的預設角度的表面圖像、深度數據和溫度數據，獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，篩選目標圖像；
2.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述獲取預設角度的表面圖像的灰度圖像，并進行變換修正，包括：
3.根據權利要求1所述的基于金屬保溫層抗沖擊檢測工藝的監測方法，其特征在于，所述篩選目標圖像，包括：
4.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳鵬飛，蔣士寬，卞翔，金琦，朱錦新，吳曄，孔旭東，李龍，
申請(專利權)人：江蘇金環科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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