本申請實施例涉及圖像檢測領(lǐng)域，特別涉及一種基于x光圖像的缺陷檢測定位方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在工業(yè)領(lǐng)域，輸送帶的測速與定位多依賴于編碼器、霍爾傳感器以及rfid技術(shù)等裝置。雖然這些技術(shù)在工業(yè)現(xiàn)場的應(yīng)用中展現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確性，但在長時間的運行過程中，卻面臨著諸多挑戰(zhàn)與局限性。如在地下作業(yè)區(qū)域，尤其是開采面附近，一氧化碳和二氧化碳等有害氣體含量普遍較高。這些氣體不僅對人體健康構(gòu)成威脅，還易對電子設(shè)備造成腐蝕和損害，影響測速裝置的長期穩(wěn)定運行。環(huán)境通常濕度大，空氣潮濕，極易導(dǎo)致機械設(shè)備及電子元件的銹蝕和老化。對于依賴機械接觸進(jìn)行計數(shù)的編碼器而言，皮帶與托輥的長期摩擦加之潮濕環(huán)境，容易導(dǎo)致傳動關(guān)節(jié)卡死或恢復(fù)不及時，進(jìn)而影響測速精度。在潮濕環(huán)境中，即便是采用霍爾傳感器檢測滾輪轉(zhuǎn)動的方式，也難以避免滾輪因銹蝕而轉(zhuǎn)動不暢或停止轉(zhuǎn)動的情況，這直接導(dǎo)致了測速數(shù)據(jù)的誤差累積和精度下降。

2、在相關(guān)技術(shù)中，會使用rfid技術(shù)能實現(xiàn)非接觸式測速定位，但需在皮帶生產(chǎn)過程中預(yù)埋rfid標(biāo)簽會增加生產(chǎn)成本，還限制了其在現(xiàn)有皮帶上的靈活應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供一種基于x光圖像的缺陷檢測定位方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，解決輸送帶缺陷檢測定位不精準(zhǔn)的問題。

2、一方面，本申請?zhí)峁┮环N基于x光圖像的缺陷檢測定位方法，所述方法包括：

3、通過x光線掃相機獲取輸送帶的x光圖像，并基于所述x光圖像訓(xùn)練輸送帶接頭檢測模型和目標(biāo)檢測；所述接頭檢測模型用于識別x光圖像中的輸送帶接頭；

4、響應(yīng)于在所述x光圖像中識別到輸送帶接頭，根據(jù)接頭圖像確定目標(biāo)接頭的編號以及在輸送帶上的位置坐標(biāo)；

5、響應(yīng)于檢測到輸送帶上的目標(biāo)缺陷，根據(jù)所述目標(biāo)接頭的位置坐標(biāo)，以及所述目標(biāo)缺陷與目標(biāo)接頭的時間間隔定位缺陷所在輸送帶上的缺陷坐標(biāo)。

6、具體的，所述訓(xùn)練輸送帶接頭檢測模型，包括：

7、對包含完整輸送帶接頭的x光圖像進(jìn)行分類標(biāo)注，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

8、使用cspdarknet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取主干網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建接頭檢測模型架構(gòu)，并根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果的邊界框回歸、置信度和類別識別結(jié)果分別構(gòu)建邊界框回歸損失l1、置信度損失l2、以及類別損失l3；分別表示如下：

9、

10、

11、

12、其中的a和b分別是輸送帶接頭預(yù)測框和真實框區(qū)域，c是能夠包含a和b的最小封閉區(qū)域包；和pobj分別是預(yù)測的包含目標(biāo)和不包含目標(biāo)的置信度，和pnoobj是對應(yīng)的真實標(biāo)簽；bce(·)表示置信度計算；是預(yù)測的類別概率分布，c是真實的類別標(biāo)簽，ce(·)表示交叉熵?fù)p失計算；

13、基于邊界框回歸損失l1、置信度損失l2、以及類別損失l3計算模型總損失loss，表示如下：

14、loss＝λbox·l1+λconf·l2+λcls·l3

15、其中的λbox、λconf和λcls分別是邊界框損失、置信度損失和類別損失的權(quán)重參數(shù)。

16、具體的，所述根據(jù)接頭圖像確定目標(biāo)接頭的編號以及在輸送帶上的位置坐標(biāo)，包括：

17、從所述x光圖像中截取包含完整目標(biāo)接頭的接頭圖像，并通過訓(xùn)練完成的特征提取模型提取接頭特征向量；

18、基于提取的特征向量與接頭圖像庫中歷史接頭圖像進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果確定所述目標(biāo)接頭對應(yīng)的接頭id編號；所述接頭圖像庫中存儲輸送帶所有接頭的接頭圖像和編號標(biāo)簽；

19、根據(jù)所述目標(biāo)接頭的id編號大小和相鄰接頭之間的距離，確定所述目標(biāo)接頭對應(yīng)在輸送帶上的位置坐標(biāo)。

20、具體的，所述獲取當(dāng)前輸送帶平均速度vavg，包括：

21、在檢測到第iid編號接頭時計時，確定直至獲取完全接頭圖像時的時間差δt，以及獲取完全接頭圖像時接頭偏移距離d(t)，根據(jù)時間差δt和偏移距離d(t)計算初始平均速度vavg0(t)；表示如下：

22、

23、其中的δx表示接頭圖像中接頭的像素位移差，δt1表示幀率，n表示檢測的圖像數(shù)量，lp表示單位像素映射到輸送帶上的長度；

24、當(dāng)檢測到第k+1個id編號接頭圖像時，計算與相鄰第k個id編號接頭之間的實際位移值d和時間間隔δt，根據(jù)兩接頭間實際位移值d和時間間隔δt更新第kid編號接頭的平均距離vavg，公式如下：

25、

26、其中的d值根據(jù)歷史位置距離數(shù)據(jù)獲取。

27、另一方面，本申請?zhí)峁┮环N基于x光圖像的缺陷檢測定位裝置，所述裝置包括：

28、檢測模塊，用于通過x光線掃相機獲取輸送帶的x光圖像，并基于所述x光圖像訓(xùn)練輸送帶接頭檢測模型和目標(biāo)檢測；所述接頭檢測模型用于識別x光圖像中的輸送帶接頭；

29、確定模塊，用于響應(yīng)于在所述x光圖像中識別到輸送帶接頭，根據(jù)接頭圖像確定目標(biāo)接頭的編號以及在輸送帶上的位置坐標(biāo)；

30、定位模塊，用于響應(yīng)于檢測到輸送帶上的目標(biāo)缺陷，根據(jù)所述目標(biāo)接頭的位置坐標(biāo)，以及所述目標(biāo)缺陷與目標(biāo)接頭的時間間隔定位缺陷所在輸送帶上的缺陷坐標(biāo)。

31、又一方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機設(shè)備，所述計算機設(shè)備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)上述方面所述的基于x光圖像的缺陷檢測定位方法。

32、又一方面，本申請?zhí)峁┮环N計算機可讀存儲介質(zhì)，所述可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)上述方面所述的基于x光圖像的缺陷檢測定位方法。

33、本申請實施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果至少包括：本申請通過x光檢測輸送帶接頭，用接頭來間接對輸送帶進(jìn)行區(qū)間劃分，再檢測到缺陷點時，根據(jù)缺陷點在接頭區(qū)間的距離值即可實現(xiàn)缺陷定位，實現(xiàn)非接觸、無磨損的缺陷檢測、測速與定位，具有重要的實際應(yīng)用價值和廣闊的市場前景。該技術(shù)不僅能有效克服不同行業(yè)中的特殊環(huán)境對測速裝置的負(fù)面影響，還能提高測速精度和系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性，為安全生產(chǎn)和高效運營提供有力保障。

技術(shù)特征：

1.一種基于x光圖像的缺陷檢測定位方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述訓(xùn)練輸送帶接頭檢測模型，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)接頭圖像確定目標(biāo)接頭的編號以及在輸送帶上的位置坐標(biāo)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲取輸送帶的x光圖像，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型的訓(xùn)練過程包括：選擇resnet或densenet特征提取網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建特征提取模型；

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)接頭的位置坐標(biāo)，以及所述目標(biāo)缺陷與目標(biāo)接頭的時間間隔定位缺陷所在輸送帶上的缺陷坐標(biāo)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述獲取當(dāng)前輸送帶平均速度vavg，包括：

8.一種基于x光圖像的缺陷檢測定位裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計算機設(shè)備，其特征在于，所述計算機設(shè)備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一所述的基于x光圖像的缺陷檢測定位方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一所述的基于x光圖像的缺陷檢測定位方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開基于X光圖像的缺陷檢測定位方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像檢測領(lǐng)域，通過X光線掃相機獲取輸送帶的X光圖像，基于X光圖像訓(xùn)練輸送帶接頭檢測模型和目標(biāo)檢測；在X光圖像中識別到輸送帶接頭時，根據(jù)接頭圖像確定目標(biāo)接頭的編號以及在輸送帶上的位置坐標(biāo)；在檢測到輸送帶上的目標(biāo)缺陷時，根據(jù)目標(biāo)接頭的位置坐標(biāo)，以及目標(biāo)缺陷與目標(biāo)接頭的時間間隔定位缺陷所在輸送帶上的缺陷坐標(biāo)。該方案通過X光檢測輸送帶接頭，用接頭對輸送帶區(qū)間劃分，檢測到缺陷點時，根據(jù)缺陷點在接頭區(qū)間的距離值實現(xiàn)缺陷定位，實現(xiàn)非接觸、無磨損的缺陷檢測、測速與定位。

技術(shù)研發(fā)人員：吳建軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：無錫寶通智能物聯(lián)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6