本申请涉及电力设备技术领域，尤其涉及一种x射线无损检测视觉引导方法与系统。
背景技术
在电力行业中，x射线无损检测是利用x射线的强穿透能力探查出电力设备中存在的内部缺陷或故障的一种检测手段。根据穿透待测设备的x射线的强弱变化来检测设备中的气隙气孔、异物夹渣、裂纹裂缝以及装配不到位等内部缺陷或故障。由于x射线无损检测迅速准确，因此，在电力行业得到越来越广泛的应用。
目前，x射线无损检测方法对电力设备进行x射线透视检测时，首先获得x射线图像所有像素点的灰度值，将x射线图像所有像素点的灰度值生成四个方向的灰度共生矩阵，推导出各像素点的相互关系，并根据像素点之间的相互关系将x射线图像划分为若干区域，提取每个区域的图像轮廓，根据每个区域的图形轮廓，计算每个区域对应的待测设备的尺寸，将每个区域对应的待测设备的尺寸与预设x射线图像特征数据库对应的实际尺寸对比，确定检测部位。
但是，上述方法中，获取的x射线图像需要通过工作人员进行测量、计算和分析，确定检测部位；然而，对于一些封闭的电力设备进行拍摄时，工作人员在判断检测部位时通常需要采集多个可疑部位的x射线图像，通过工作人员分析多张x射线图像，获取待测设备的检测部位，准确性较低，无法快速识别封闭设备指定的检测部位。
技术实现要素：
本申请提供了一种x射线无损检测视觉引导方法与系统，以解决对封闭设备进行拍摄时，无法快速识别封闭设备指定检测部位的问题。
本申请第一方面提供一种x射线无损检测视觉引导方法，包括如下步骤：
s1将检测对象的内部结构图输入，并在所述内部结构图上确定检测部位；
s2拍摄所述检测对象任意部位的x射线影像；
s3对所述x射线影像进行识别，判断x射线影像质量是否满足要求：
当所述x射线影像质量满足要求时，对x射线影像进行检测部位识别；
当所述x射线影像质量不满足要求时，获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流后，重复执行步骤s2、s3；
s4提取所述x射线影像的轮廓特征，与所述内部结构图进行对比。
可选的，所述对所述x射线影像进行识别，判断其x射线影像质量是否满足要求是基于x射线影像局部灰度过大或过小，即曝光过度或不足。
可选的，所述方法还包括，判断是否完成此次检测。
可选的，所述判断是否完成此次检测是基于x射线影像特征与被检测部位特征是否一致。
可选的，所述方法还包括，若x射线影像特征与被检测部位特征不一致，则进一步对x射线影像进行识别，以得到x射线影像对应的检测部位。
本申请另一方面提供一种基于影像识别的x射线检测部位引导系统，包括：
检测部位获取模块：用于将被检测对象的内部结构图输入，并在所述内部结构图上确定被检测部位；
拍摄模块：用于拍摄被检测对象任意部位的x射线影像；
识别模块：用于对所述x射线影像进行识别，判断所述x射线影像质量是否满足要求；
比对模块：用于提取所述x射线影像的轮廓特征，与所述内部结构图进行对比；
机械臂引导模块：用于使得所述拍摄模块中的射线机和成像板达到设定的检测部位。
本申请提供的技术方案包括以下有益技术效果：
与现有技术相比，本申请提供的x射线无损检测视觉引导方法与系统，首先将检测对象的内部结构图输入，并在内部结构图上确定检测部位，接着拍摄检测对象任意部位的x射线影像，然后对x射线影像进行识别，判断x射线影像质量是否满足要求，当所述x射线影像质量满足要求时，对x射线影像进行检测部位识别，进而提取x射线影像的轮廓特征，与内部结构图进行对比。本申请的x射线无损检测视觉引导方法与系统，能够准确、快速识别封闭设备的指定检测部位，以解决对封闭设备进行拍摄时，无法快速识别封闭设备指定检测部位的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的x射线无损检测视觉引导方法的流程图。
图2为本申请实施例提供的x射线无损检测视觉引导方法的结构示意图。
附图标记说明：1、检测部位获取模块；2、拍摄模块；3、识别模块；4、比对模块；5、机械臂引导模块。
具体实施方式
实施例1
参见图1，本实施例提供的x射线无损检测视觉引导方法的流程图。本申请提供一种x射线无损检测视觉引导方法，包括如下步骤：
步骤s1，将检测对象的内部结构图输入，并在所述内部结构图上确定检测部位。
具体地，在本实施例中，首先确定检测对象的内部结构图，内部结构图要清晰、准确，如果内部结构图不能达到要求，要进行处理后再输入，然后在检测对象的内部结构图上标识出检测部位。标识检测部位时有两种方法；喷涂显色物质、直接框画出检测部位。
步骤s2，拍摄所述检测对象任意部位的x射线影像。
需要说明的是，在对检测对象任意部位进行拍摄时，应先将管电压、管电流调节到预设值，调节好拍摄角度后进行拍摄，目的是使获得的检测对象的x射线影像质量满足要求，提高拍摄x射线影像成功率。
步骤s3，对所述x射线影像进行识别，判断x射线影像质量是否满足要求。判断x射线影像质量，能够确保对标识的检测部位进行准确识别。
可选的，所述对所述x射线影像进行识别，判断其x射线影像质量是否满足要求是基于x射线影像局部灰度过大或过小，即曝光过度或不足。
灰度使用黑色调表示物体，即用黑色为基准色，用不同的饱和度的黑色来显示图像，每个灰度对象都具有从白色到黑色的亮度值。灰度值越高，摄成的图像越白，灰度值越小，摄成的图像越黑，灰度值为零，拍摄的图像全黑。x射线影像局部灰度过大或过小，都会影响x射线影像的分辨率，分辨率越高，x射线影像越清晰，x射线影像的质量就越好，分辨越低，x射线影像越模糊，x射线影像的质量就越差。x射线影像局部灰度过大或过小，都会影响x射线影像的分辨率，从而影响x射线影像的质量，使得不能对标识的检测部位进行准确识别。
s301当所述x射线影像质量满足要求时，对x射线影像进行检测部位识别。
需要说明的是，对x射线影像进行识别时，需读取标识的检测部位的信息，将读取的信息进行分析和处理后进行记录。
例如，当拍摄的x射线影像的灰度值为15％时，x射线影像的质量满足要求，则对x射线影像进行检测部位的识别。
当拍摄的x射线影像的灰度值为20％时，x射线影像的质量满足要求，则对x射线影像进行检测部位的识别。
当拍摄的x射线影像的灰度值为25％时，x射线影像的质量满足要求，则对x射线影像进行检测部位的识别。
s302当所述x射线影像质量不满足要求时，获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流后，重复执行步骤s2、s3。
例如，当拍摄的x射线影像的灰度值为10％时，x射线影像的质量不满足要求，则获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流，重复执行步骤s2、s3。
当拍摄的x射线影像的灰度值为28％时，x射线影像的质量不满足要求，则获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流，重复执行步骤s2、s3。
当拍摄的x射线影像的灰度值为32％时，x射线影像的质量不满足要求，则获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流，重复执行步骤s2、s3。
具体地，在本实施例中，若拍摄的x射线影像出现局部灰度过大或过小，即曝光过度或不足，则获取该信号并进行反馈，调整管电压和管电流，重新拍摄，对拍摄得到的x射线影像进行识别，直到x射线影像质量满足要求。
步骤s4，提取所述x射线影像的轮廓特征，与所述内部结构图进行对比。
具体地，提取所述x射线影像的轮廓特征，采用的是轮廓提取算法，首先将粗略目标的图像进行灰度化处理，计算出图像中每个像素的梯度，将图像划分为多个细胞格，统计每个细胞格的梯度直方图，形成每个细胞格的特征描述器，然后将每几个细胞格组成一个区块，一个区块内所有细胞格的特征描述器串联起来得到该区块的特征描述器，将图像内所有区块的特征描述器串联起来得到粗略目标的特征描述器，作为x射线影像各个部分的特征向量。采用轮廓提取算法对粗略目标进行特征提取的过程中，在进行梯度计算时，设定一个与粗略目标的图像同心且小于粗略目标的矩形框作为外圈，仅对粗略目标的位于外圈以外的圈外图像进行梯度计算。灰度化处理是对输入的图像进行颜色空间的标准化，目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光亮变化所造成的影响，同时抑制噪音的干扰。计算图像每个像素的梯度，包括大小和方向，主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光亮的干扰。
可选的，所述方法还包括，判断是否完成此次检测。
可选的，所述判断是否完成此次检测是基于x射线影像特征与被检测部位特征是否一致。
s401若x射线影像特征与被检测部位特征一致，则完成此次检测。
s402若x射线影像特征与被检测部位特征不一致，则进一步对x射线影像进行识别，以得到x射线影像对应的检测部位。
具体地，若x射线影像特征与检测部位内部结构图特征不一致，则进一步对x射线影像进行识别，以得到x射线影像对应检测对象结构图的部位，即x射线影像部位在结构图的上、下、左、右，根据识别结果，指令机器人机械臂向上、向下、向左、向右同时移动x射线机和成像板，重新对检测对象进行x射线拍摄，然后进行x射线影像识别，提取x射线影像轮廓特征，与设备内部结构图进行对比，直到x射线影像特征与检测部位内部结构图特征一致为止，完成一次检测对象的检测。
实施例2
参见图2，本实施例提供的x射线无损检测视觉引导系统的结构示意图。本申请提供一种x射线无损检测视觉引导系统，用于执行实施例1的x射线无损检测视觉引导方法。该x射线无损检测视觉引导系统包括：检测部位获取模块1、拍摄模块2、识别模块3、比对模块4。
检测部位获取模块1：用于将被检测对象的内部结构图输入，并在所述内部结构图上确定被检测部位；
拍摄模块2：用于拍摄被检测对象任意部位的x射线影像；
识别模块3：用于对所述x射线影像进行识别，判断所述x射线影像质量是否满足要求；
比对模块4：用于提取所述x射线影像的轮廓特征，与所述内部结构图进行对比；
机械臂引导模块5：用于使得所述拍摄模块中的射线机和成像板达到设定的检测部位。
综上所述，将检测对象的内部结构图输入，并在内部结构图上确定检测部位，接着拍摄检测对象任意部位的x射线影像，然后对x射线影像进行识别，判断x射线影像质量是否满足要求，当所述x射线影像质量满足要求时，对x射线影像进行检测部位识别，进而提取x射线影像的轮廓特征，与内部结构图进行对比。本申请的x射线无损检测视觉引导方法与系统在对封闭设备进行拍摄时，能够准确、快速识别封闭设备的指定检测部位。
需要说明的是，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。