排水管网监测(机器视觉管道无损检测)

Posted 2023-05-27

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排水管网监测(机器视觉管道无损检测)

从目前市场行情看，机器视觉这种以机器代替人眼进行视觉行为的高新技术成像技术已经得到了广大用户的认可，其应用范围也从局限于电子、半导体领域向工业、交通、安全、医疗、文学和科研等诸多领域扩展。

机器视觉技术之所以能够有如此发展速度，与其高稳定性、高分辨率、高速度、环境适应性等表现优势密不可分，当然最大的原因还在于其独特的非接触式检测测量方法。非接触技术不仅使远距离检测能够获取更精准、更清晰的影像资料，而且还有效地保证了目标物与操作人员的安全性，因此非接触性检测测量技术也被称为无损检测技术。

目前，大部分管线焊缝的检测都是人工完成，人工手动操作焊缝的无损检测存在不少弊端。经验丰富的检查人员，在恶劣环境下长期工作时也容易产生疲劳感，影响检查效果和可靠性。同时，人工手动化检测，这样的检测方法采集数据偏差大、一致性差，环境和人为因素不可控制，检测过程无法追溯，手动化检测效率低下，存在较大的缺陷定位难度和进而导致难以定性。

在无损检测体系检测过程中，因为条件有限，所得图像大部分以灰度图为主，但对人类而言，人眼能够识别出来的颜色可以达到上百万种，但只含少量灰度色，而没有损失检测结果的灰度色中覆盖的灰度色更多，很难为人眼所识别，所以在以往使用人工无损检测时，会产生一定的精度误差。我们需要将灰度图变成彩色影像，通过使用伪彩色映射技术将灰度色变成彩色影像，从而提升人眼的视觉分辨率。

在采用为彩色映射的方法时，需要对灰度图像的RGB彩色空间中的分量单独进行线性变换，从而得出为彩色映射。之后需要对彩色影像进行区域分割，以便于对整个影像进行检测，然后根据分割区域提取出有遗憾的焊接区，从而完成全程检测。虚数科技DLIA工业深度学习开发平台广泛用于工业、安防监控、Al视觉检测、大型工业设施、室内定位与AR导航等领域，支持新增缺陷标注与再训练，收集缺陷越多，检错率越高，越用越准确。