一种基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统的制作方法

本发明涉及管道检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统。

背景技术：

伴随着城市交通设施道路桥梁以及地下轨道交通等规模化建设，用于保护公共水域水质和城市公共环境的排水设施，近年来也有了较大发展，地下排水管道的建设总量也在逐年递增，以此同时，一部分排水管道设施损耗也比较严重，积水淤堵尤为明显，对城市的正常运行构成了严重威胁，为了确保管道设施处于正常的工作状态，需要定期检测，传统采用人工巡检方式，不仅人工成本较高还存在着人身不安全、病害不易发现、判断不准确等弊端，无法实现快速高效检测作业。

技术实现要素：

本发明目的是为了克服现有技术的不足而提供一种无需人工去现场巡检，大大降低劳动强度，安全性好且效率高的基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统。

为达到上述目的，本发明采用了如下技术方案。

一种基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统，包括基础数据采集模块、管道成像模块、分析检测模块、人机交互控制模块，其中，所述基础数据采集模块是在检测前采集所需的相关基础数据资料和现场勘探参数；所述管道成像模块通过获取复杂管道环境图像信息，再将图像进行机器视觉识别和深度学习方式进行预处理，实时生成管道影像数据，再将管道影像数据传递给所述分析检测模块进行后续分析处理；所述分析检测模块对管道实时影像数据进行实时分析计算判断得出管道淤堵、损耗情况，并生成检测信息；所述人机交互控制模块与所述管道成像模块、分析检测模块之间进行数据相连，陆地上操作人员可以通过所述人机交互控制模块看到管道内情况，最后根据影像及检测分析数据进行决策，并发布管道检测报告。

进一步，所述基础数据采集模块收集的数据资料包括管道施工图或者竣工图、现有排水管线图、已有管道检测资料、现有评估资料、管线点经纬度gcj—02坐标数据。

进一步，所述管道成像模块先通过三百六十度人工智能摄像机采集图像数据，且三百六十度人工智能摄像机带有人物识别模块、色彩判断模块、语言辨认模块和雷达监测模块，将所述gcj—02坐标数据通过定位转换为地图坐标确定管线点路线及管线点坐标。

进一步，所述三百六十度人工智能摄像机由检测端和重构端组成，所述检测端包括有检测器、分类器和跟踪器；所述重构端包括有异常检测电路、形状识别电路、分辨率恢复电路和重构器。

在管线点路线上的管道环境图像由检测端接收，检测端将图像参数按照一定顺序打乱后，对参数进行分类，并利用跟踪器将3d立体图像参数与初始图像参数进行一一对应，再传送到重构端进行3d立体重建。

进一步，所述分析检测模块具体包括图像处理模块、传感模块、数据分析模块、字符叠加模块和第一通信模块，其中所述第一通信模块用于与所述基础数据采集模块、管道成像模块、人机交互控制模块之间的通信及数据交互，将接收到的管道影像和通过所述传感模块收集到的环境数据发送给所述图像处理模块和数据分析模块，并将环境数据和分析结果通过所述字符叠加模块在管道影像数据中显示，分析显示出管道病害类型，最后将结果发送到所述人机交互控制模块。

所述图像处理模块对采集到的管道影像数据的具体图像处理包括进行图像增强、图像恢复、图像识别、图像编码、图像分割以及图像描述。

所述传感模块收集到的环境数据包括管道压力数据、管道深度数据、管道温度数据和水流速数据。

进一步，所述人机交互控制模块包括控制终端、第二通信模块、数据存储设备、检测报告发布模块，其中的所述控制终端接收来自所述管道成像模块和分析检测模块的融合图像，所述第二通信模块用于与基础数据采集模块、管道成像模块、分析检测模块之间的通信互联；所述数据存储设备将数据存储设备中；所述数据存储设备将分析结果进一步发送至所述控制终端；所述控制终端根据接收到的管道影像数据、环境数据和3d增强现实融合图像，实时计算判断检测的病害类型，获得检测信息；所述检测报告发布模块用于接收来自所述控制终端的检测信息并整理成检测报告发送给相关工作人员。

由于上述技术方案的运用，本发明的技术方案带来的有益技术效果：

（1）本技术方可实现对排水管道淤堵积水检测的实时画面的高清晰度显示、多种信息同时可视化与岸上工作人员程操控指导等，最终确使对排水管道安全管理的加强，从而保证管道的安全运行，保护广大人民生命财产安全，提高政府服务水平和管理水平，提高整个社会的管理效益和社会效益，维持原有的水生生态平衡，对城市整个水环境的生态系统的保护也具有巨大作用；

（2）本技术方案还可应用于管道检测机器人上，以机器视觉高清成像技术解决管道水体折射，光源不足，并结多传感器提高图片清晰度，本技术方案还可以通过增强现实可视化技术在图像上叠加管道内信息等，来适应复杂的管道环境，准确测量，为岸上工作人员全方位的展示管道实景以帮助对管道的状况鉴别与现场指挥，并完成检测工作；

（3）本技术方案还可以用于加强对深水大坝的安全管理，保证其正常运行，实现快速有效地进行管道实时在线探找腐蚀、裂纹、穿孔等隐患，减少检修工作的重复性与指导性差等缺陷，有的放矢地对排水管道工程进行及时有效的除险加固处理。

附图说明

附图1为本发明的基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统的总体结构示意图。

附图2为本发明的基础数据采集模块结构框图。

附图3为本发明的三百六十度人工智能摄像机控制关系框图。

附图4为本发明的分析检测模块及传感模块结构框图。

附图5为本发明的人机交互控制模块结构框图。

图中：1、基础数据采集模块；10、管道施工图或者竣工图；11、现有排水管线图；12、已有管道检测资料；13、现有评估资料；14、管线点经纬度gcj—02坐标数据；2、管道成像模块；3、分析检测模块；31、图像处理模块；32、传感模块；33、数据分析模块；34、字符叠加模块；35、第一通信模块；4、人机交互控制模块；41、控制终端；42、第二通信模块；43、数据存储设备；44、检测报告发布模块；5、三百六十度人工智能摄像机；51、检测端；52、重构端；511、检测器；140、管线点路线；141、管线点坐标；512、分类器；513、跟踪器；521、异常检测电路；522、形状识别电路；523、分辨率恢复电路；524、重构器；321、管道压力数据；322、管道深度数据；323、管道温度数据；324、水流速数据。

具体实施方式

下面结合反应路线及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1-5所示，一种基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统，包括基础数据采集模块1、管道成像模块2、分析检测模块3、人机交互控制模块4，其中，所述基础数据采集模块1是在检测前采集所需的相关基础数据资料和现场勘探参数；所述管道成像模块2通过获取复杂管道环境图像信息，再将图像进行机器视觉识别和深度学习方式进行预处理，实时生成管道影像数据，再将管道影像数据传递给所述分析检测模块3进行后续分析处理；所述分析检测模块3对管道实时影像数据进行实时分析计算判断得出管道淤堵、损耗情况，并生成检测信息；所述人机交互控制模块4与所述管道成像模块2、分析检测模块3之间进行数据相连，陆地上操作人员可以通过所述人机交互控制模块4看到管道内情况，最后根据影像及检测分析数据进行决策，并发布管道检测报告。所述基础数据采集模块1收集的数据资料包括管道施工图或者竣工图10、现有排水管线图11、已有管道检测资料12、现有评估资料13、管线点经纬度gcj—02坐标数据14。所述管道成像模块2先通过三百六十度人工智能摄像机5采集图像数据，且三百六十度人工智能摄像机5带有人物识别模块、色彩判断模块、语言辨认模块和雷达监测模块，将所述gcj—02坐标数据14通过定位转换为地图坐标确定管线点路线140及管线点坐标141。

所述三百六十度人工智能摄像机5由检测端51和重构端52组成，所述检测端51包括有检测器511、分类器512和跟踪器513；所述重构端52包括有异常检测电路521、形状识别电路522、分辨率恢复电路523和重构器524。

在管线点路线140上的管道环境图像由检测端51接收，检测端51将图像参数按照一定顺序打乱后，对参数进行分类，并利用跟踪器513将3d立体图像参数与初始图像参数进行一一对应，再传送到重构端52进行3d立体重建。

所述分析检测模块3具体包括图像处理模块31、传感模块32、数据分析模块33、字符叠加模块34和第一通信模块35，其中所述第一通信模块35用于与所述基础数据采集模块1、管道成像模块2、人机交互控制模块4之间的通信及数据交互，将接收到的管道影像和通过所述传感模块32收集到的环境数据发送给所述图像处理模块31和数据分析模块33，并将环境数据和分析结果通过所述字符叠加模块34在管道影像数据中显示，分析显示出管道病害类型，最后将结果发送到所述人机交互控制模块4。所述图像处理模块31对采集到的管道影像数据的具体图像处理包括进行图像增强、图像恢复、图像识别、图像编码、图像分割以及图像描述。所述传感模块32收集到的环境数据包括管道压力数据321、管道深度数据322、管道温度数据323和水流速数据324。所述人机交互控制模块4包括控制终端41、第二通信模块42、数据存储设备43、检测报告发布模块44，其中的所述控制终端41接收来自所述管道成像模块2和分析检测模块3的融合图像，所述第二通信模块42用于与基础数据采集模块1、管道成像模块2、分析检测模块3之间的通信互联；所述数据存储设备43将数据存储设备中；所述数据存储设备43将分析结果进一步发送至所述控制终端4；所述控制终端4根据接收到的管道影像数据、环境数据和3d增强现实融合图像，实时计算判断检测的病害类型，获得检测信息；所述检测报告发布模块44用于接收来自所述控制终端4的检测信息并整理成检测报告发送给相关工作人员。

本基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测系统在带水环境作业检测时，采取降低水位措施，使管道内水位不大于管道直径的20%，并对管道进行清洗、疏通。

根据本发明实施例的基于机器视觉检测的管道淤堵积水检测技术，可实现对排水管道淤堵积水检测的实时画面的高清晰度显示、多种信息同时可视化与岸上工作人员程操控指导等，最终确使对排水管道安全管理的加强，从而保证管道的安全运行，保护广大人民生命财产安全，提高政府服务水平和管理水平，提高整个社会的管理效益和社会效益，维持原有的水生生态平衡，对城市整个水环境的生态系统的保护也具有巨大作用。

本发明可应用于管道检测机器人上，以机器视觉高清成像技术解决管道水体折射，光源不足，并结多传感器提高图片清晰度；以增强现实可视化技术在图像上叠加管道内信息等，来适应复杂的管道环境，准确测量，为岸上工作人员全方位的展示管道实景以帮助对管道的状况鉴别与现场指挥，并完成检测工作。从而加强对深水大坝的安全管理，保证其正常运行，实现快速有效地进行管道实时在线探找腐蚀、裂纹、穿孔等隐患，减少检修工作的重复性与指导性差等缺陷，有的放矢地对排水管道工程进行及时有效的除险加固处理。

以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。