管道缺陷检测方法及系统与流程

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及管道缺陷检测方法及系统。

背景技术：

1、裂痕的存在可能会导致管道在使用中发生泄漏、破裂或失效，影响管道的功能和寿命，特别是对于承压和运输液体的管道系统，管道生成的成品阶段很有必要进行裂痕检测，以保证管道的质量。

2、通过对管道进行图像处理及裂痕识别，可以实时监测裂痕和其他缺陷的生成。现有技术中常常使用灰度变换进行图像增强，灰度变换是一种常用的图像增强方法，通过改变图像的灰度值分布，可以增强图像的对比度、清晰度和细节，有助于更准确地识别裂痕和其他缺陷。

3、现有的灰度变换往往是固定的灰度映射函数，难以应对不同裂缝形状、大小和背景的管道图像，无法适应不同管道图像的特定需求，从而影响识别效果。

技术实现思路

1、为了提高识别的准度和识别效果，适应不同管道图像的特定需求，本申请提供一种管道缺陷检测方法和系统。

2、第一方面，本申请提供的管道缺陷检测方法，采用如下的技术方案：

3、管道缺陷检测方法，包括步骤：获取包含背景区域和管道区域的彩色图像，根据预设的抠图模型抠除背景区域保留管道区域得到管道彩色图像；对管道彩色图像进行灰度化处理得到灰度图像，获得灰度图像中每个像素点的灰度值和梯度值；将所述灰度值按照从小到大的顺序进行排序，将最小的灰度值作为阈值对所述灰度图像进行二值化处理得到二值图，继续向后遍历，直至获得使用最大的灰度值作为阈值对灰度图像进行二值化后得到的二值图，以对灰度图像进行自适应的二值化处理，二值图中包含至少一个连通域；计算二值图中连通域面积的变化值和梯度值平均值，根据所述变化值和所述梯度值平均值，计算裂缝完整性的概率，将概率的最大值对应的像素点作为二值图中的灰度变换临界点；计算灰度变换斜率，根据灰度变换临界点和灰度变换斜率对灰度图像进行增强得到增强图像，将增强图像输入到预设的缺陷检测模型中，生成裂缝识别结果。

4、可选的，根据所述变化值和所述梯度值平均值，计算裂缝完整性的概率，概率的计算公式为：，其中，为第i个阈值时第g个连通域对应的灰度图像中像素点所在位置是裂缝的概率，为第i个阈值时第g个连通域边缘的多个像素点的平均梯度值到第i+1个阈值时第g个连通域边缘的多个像素点的平均梯度值之间连线的斜率，为第i个阈值到第i+1个阈值时第g个连通域面积的所述变化值。

5、可选的，计算灰度变换斜率，包括步骤：获取灰度变换临界点的灰度值作为目标灰度值，设定每个目标灰度值对应256个变换后的灰度值，变换后的灰度值取值为0-255中的整数；计算目标灰度值的灰度变换斜率，得到256个灰度变化斜率，灰度变换斜率的计算公式为：，其中为所述灰度变换斜率，为变换后的灰度值，为目标灰度值。

6、可选的，所述根据灰度变换临界点和灰度变换斜率对灰度图像进行增强得到增强图像，包括步骤：根据所述灰度变换斜率，对连通域中的灰度值进行灰度值变换；计算灰度变换前连通域中所有灰度值的第一方差及灰度变化后连通域中所有灰度值的第二方差；计算第一方差与第二方差之间差值的平均值，遍历所有连通域，得到多个平均值，取平均值最小值对应的灰度变化斜率作为最优斜率；根据最优斜率和变换前的灰度值，计算变换后的最优灰度值，变换后的最优灰度值的计算公式为：，其中，为最优斜率，为变换前的灰度值，为变换后的最优灰度值；根据最优灰度值进行分段线性变换，得到所述灰度图像的灰度变换映射函数，使用灰度变换算法对灰度图像进行灰度增强得到增强图像。

7、可选的，梯度值的计算方法为：计算每个像素点的八邻域像素点中像素点最大值与像素点最小值的差值作为所述梯度值。

8、第二方面，本申请提供管道缺陷检测方法系统，采用如下的技术方案：管道缺陷检测方法系统，处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现所述管道缺陷检测方法。

9、本申请具有以下技术效果：根据管道的图像利用管道区域和裂缝区域之间灰度值的关系获得灰度变换临界点和灰度变换斜率，增强裂缝区域与管道区域的对比，保留裂缝区域中裂缝的更多细节。根据最优灰度值进行分段线性变换，得到所述灰度图像的灰度变换映射函数，使用灰度变换算法对灰度图像进行灰度增强得到增强图像，对增强图像进行裂缝识别，提高管道缺陷检测的效率和准确率。

技术特征：

1.管道缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的管道缺陷检测方法，其特征在于，根据所述变化值和所述梯度值平均值，计算裂缝完整性的概率，概率的计算公式为：

3.根据权利要求2所述的管道缺陷检测方法，其特征在于，计算灰度变换斜率，包括步骤：

4.根据权利要求3所述的管道缺陷检测方法，其特征在于，根据灰度变换临界点和灰度变换斜率对灰度图像进行增强得到增强图像，包括步骤：

5.根据权利要求1所述的管道缺陷检测方法，其特征在于，梯度值的计算方法为：计算每个像素点的八邻域像素点中像素点最大值与像素点最小值的差值作为所述梯度值。

6.管道缺陷检测方法系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1-5任一项所述的管道缺陷检测方法。

技术总结
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及管道缺陷检测方法及系统，方法包括步骤：对管道彩色图像进行灰度化处理得到灰度图像，获得灰度图像中每个像素点的灰度值和梯度值，将灰度值作为阈值对灰度图像进行二值化处理得到二值图，以对灰度图像进行自适应的二值化处理；计算二值图中连通域面积的变化值和梯度值平均值，根据变化值和梯度值平均值计算裂缝完整性的概率，将概率的最大值对应的像素点作为二值图中的灰度变换临界点；计算灰度变换斜率，根据灰度变换临界点和灰度变换斜率对灰度图像进行增强得到增强图像，将增强图像输入到预设的缺陷检测模型中，生成裂缝识别结果。本申请具有提高管道裂缝识别准确度的效果。

技术研发人员：冀亚东,秦养存,辛晓强,崔锐,田鸿章,张黎明,张勃兴,刘胜利
受保护的技术使用者：高科建材（咸阳）管道科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/21