本發(fā)明涉及管道檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水管漏水檢測裝置以及一種根據(jù)上述的水管漏水檢測裝置的檢測方法。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有的水管漏水檢測一般都是采用各種傳感器輔助進行,包括相關(guān)檢漏法、音聽檢漏法、漏水聲自動記錄監(jiān)測法、分區(qū)檢漏法等方法等。例如，水管在泄漏的過程中，由于自來水都是存在壓力的，在壓力的作用下，泄漏點就會產(chǎn)生高頻的噪音，噪音隨著管道進行傳播，通常的辦法是通過相關(guān)儀器收集管道上的音頻信號，進行相關(guān)計算，就可以準確算出泄漏點所在的具體位置。在實際工作中，還需要收集管線情報，了解管線走向等具體信息，必要的時候，還要使用尋管儀精確定位管道走向。

然而，這種方法更適合人工操作，且對于管道滲漏的情況漏檢率比較高。

鑒于此，克服以上現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種新的水管漏水檢測裝置及檢測方法成為本領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種水管漏水檢測裝置以及一種根據(jù)該水管漏水檢測裝置的檢測方法。

本發(fā)明的目的可通過以下的技術(shù)措施來實現(xiàn)：

一種水管漏水檢測裝置，與現(xiàn)有技術(shù)相比，其不同之處在于，該裝置包括：

圖像采集單元，用于采集水管圖像；

圖像轉(zhuǎn)換單元，用于獲取水管圖像的灰度值圖像；

處理單元，用于將所得灰度值圖像的灰度值與預(yù)先存儲的漏水信息閾值進行比較以識別灰度值圖像中的漏水信息；

其中，所述圖像采集單元包括攝像機構(gòu)、設(shè)于所述攝像機構(gòu)鏡頭前的偏振鏡和補光燈。

優(yōu)選地，所述水管漏水檢測裝置還包括：

傳送單元，接收所采集的水管圖像，并將其傳送至圖像轉(zhuǎn)換單元。

優(yōu)選地，所述圖像采集單元還包括用于安裝所述攝像機構(gòu)的移動巡檢機構(gòu)。

優(yōu)選地，所述攝像機構(gòu)為攝像機或相機中的一種。

優(yōu)選地，所述處理單元包括圖像連通域劃分子單元和漏水信息識別子單元， 其中，所述圖像連通域劃分子單元將所述灰度值圖像按照像素的灰度值的大小，對灰度值圖像中的所有像素進行排序，再利用區(qū)間0-255內(nèi)的一個整型閾值對灰度值圖像進行二值化處理以劃分連通域；所述漏水信息識別子單元將每個連通域的面積大小與預(yù)先存儲的漏水信息面積閾值進行對比以識別灰度值圖像中的漏水信息。

優(yōu)選地，所述移動巡檢機構(gòu)為機器人。

本發(fā)明還提供了一種根據(jù)權(quán)利要求1所述的水管漏水檢測裝置的檢測方法，包括如下步驟：

步驟a：用帶有偏振鏡的攝像機構(gòu)采集水管圖像；

步驟b：將所獲取的水管圖像轉(zhuǎn)換為灰度值圖像；

步驟c：將所得灰度值圖像的灰度值與預(yù)先存儲的漏水信息閾值進行比較以識別灰度值圖像中的漏水信息。

優(yōu)選地，所述步驟a之后、步驟b之前還包括如下步驟：

接收所采集的水管圖像并將其傳送至圖像轉(zhuǎn)換單元。

優(yōu)選地，所述步驟c具體包括：

首先將所述灰度值圖像按照像素的灰度值的大小，對灰度值圖像中的所有像素進行排序；然后利用區(qū)間0-255內(nèi)的一個整型閾值對灰度值圖像進行二值化處理以劃分連通域；最后將每個連通域的面積大小與預(yù)先存儲的漏水信息面積閾值進行對比以識別灰度值圖像中的漏水信息。

優(yōu)選地，在步驟a中，將帶有偏振鏡的攝像機構(gòu)設(shè)置于移動巡檢機構(gòu)上，沿水管移動的獲取圖像。

本發(fā)明的水管漏水檢測裝置及檢測方法通過攝像機或相機對水管圖像進行采集，再利用圖像識別技術(shù)對水管圖像中的漏水信息進行識別，非接觸、快速和準確地檢測出水管泄漏點。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一個優(yōu)選實施例的水管漏水檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

圖2是本發(fā)明一個優(yōu)選實施例的水管漏水檢測裝置中圖像采集單元的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅 僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

不透明物體表面的顏色取決于光的強度(同波長即顏色相同)，即由物體表面的反射光所決定。當物體表面有了一層水以后，部分光會透射入薄薄的水層，使反射光變?nèi)?，光的強度小了，物體看起來就會變暗。

光在垂直于傳播方向的平面上，只沿著某個特定的方向振動(自然光在各個方向都振動)，這種光叫做偏振光。當光線在水面上同時發(fā)生反射和折射時，反射光即為偏振光，因此采用偏振鏡即可將該部分光線濾除掉，使得光線無法或者極少通過水面反射進入相機，提高物體表面潮濕與干燥部分之間的對比度，提高視覺算法識別率。

水管漏水可分為兩種情況：

第一，如果水只是浸潤地面，那么地面顏色會變深，借此可以通過視覺算法加以識別。

第二，如果水形成了一定厚度，那么通過偏振鏡將水面反射的環(huán)境光濾除掉后，水面的顏色會變深，借此可以通過視覺算法加以識別。

本發(fā)明實施例的水管漏水檢測裝置能夠通過攝像機或相機對水管圖像進行采集，再利用圖像識別技術(shù)對水管圖像中的漏水信息進行識別，非接觸、快速和準確地檢測出水管泄漏點。

根據(jù)待檢測區(qū)域的灰度值設(shè)定模板數(shù)據(jù)，并保存在本地硬盤里。如果發(fā)生水管泄漏，那么在檢測區(qū)域內(nèi)應(yīng)該會有灰度值比較暗的區(qū)域出現(xiàn)，通過連通域提取，找到灰度值比較暗的區(qū)域，按照事先設(shè)定好的閾值，判斷出是否存在漏水的情況。

請參閱圖1和圖2所示，水管漏水檢測裝置100包括：圖像采集單元10、傳送單元20、圖像轉(zhuǎn)換單元30和處理單元40，其中，圖像采集單元10用于采集水管圖像；傳送單元20用于接收所采集的水管圖像并將其傳送至圖像轉(zhuǎn)換單元30；圖像轉(zhuǎn)換單元30用于獲取水管圖像的灰度值圖像；處理單元40用于將所得灰度值圖像的灰度值與預(yù)先存儲的漏水信息閾值進行比較以識別灰度值圖像中的漏水信息。

其中，所述圖像采集單元10包括攝像機或相機101、設(shè)于所述攝像機或相機的鏡頭前的偏振鏡102、補光燈103和移動巡檢機構(gòu)104。偏振鏡102使得水管圖像中的殘留水漬或積水的灰度值更暗。移動巡檢機構(gòu)104優(yōu)選為移動巡檢機器人。將攝像機或相機等設(shè)備安裝到移動巡檢機器人上，移動巡檢機器人通 過導軌懸掛在待檢測區(qū)域上方，并沿某方向勻速移動，通過補光燈照亮相機視野內(nèi)的場景，光線經(jīng)過漫發(fā)射使場景內(nèi)物體變亮。

其中，所述處理單元40包括圖像連通域劃分子單元401和漏水信息識別子單元402，其中，所述圖像連通域劃分子單元401將所述灰度值圖像按照像素的灰度值的大小，對灰度值圖像中的所有像素進行排序，再利用區(qū)間0-255內(nèi)的一個整型閾值對灰度值圖像進行二值化處理以劃分連通域；所述漏水信息識別子單元402將每個連通域的面積大小與預(yù)先存儲的漏水信息面積閾值進行對比以識別灰度值圖像中的漏水信息。

相應(yīng)地，本發(fā)明實施例還提供了一種根據(jù)上述的水管漏水檢測裝置100的檢測方法，包括如下步驟：

步驟S1：用帶有偏振鏡的攝像機或相機采集水管圖像。

步驟S2：接收所采集的水管圖像并將其傳送至圖像轉(zhuǎn)換單元。

步驟S3：將所獲取的水管圖像轉(zhuǎn)換為灰度值圖像；

步驟S4：將所得灰度值圖像的灰度值與預(yù)先存儲的漏水信息閾值進行比較以識別灰度值圖像中的漏水信息；

具體地，在步驟S1中，將帶有偏振鏡的攝像機或相機設(shè)置于移動巡檢機構(gòu)上，移動巡檢機構(gòu)為機器人，從而實現(xiàn)沿水管移動的獲取圖像。在步驟S4中，首先將所述灰度值圖像按照像素的灰度值的大小，對灰度值圖像中的所有像素進行排序；然后利用區(qū)間0-255內(nèi)的一個整型閾值對灰度值圖像進行二值化處理以劃分連通域；最后將每個連通域的面積大小與預(yù)先存儲的漏水信息面積閾值進行對比以識別灰度值圖像中的漏水信息。

上述的檢測裝置或檢測方法方案簡單，裝配使用方便，效果顯著，節(jié)約了操作試驗人員現(xiàn)場監(jiān)視的人工，確保測試試驗正常順利進行。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。