本發(fā)明涉及導流墻視覺檢測，具體涉一種機場降噪導流墻的視覺檢測方法。

背景技術：

1、在飛機發(fā)動機試車或起飛時，會產(chǎn)生巨大的推力和高溫高速廢氣，同時伴隨著高分貝噪音；機場降噪導流墻通過其特殊的結(jié)構(gòu)和材料設計，能夠阻斷或分散這些噪音和廢氣，減少對周圍環(huán)境和人員的影響。但由于其長期承受強烈沖擊和高溫腐蝕，以及極端天氣條件如強風、暴雨、冰雪等的影響，可能導致導流墻結(jié)構(gòu)變形，破壞其結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，進而可能發(fā)生倒塌等嚴重事故，故對機場降噪導流墻的變形檢測至關重要。

2、現(xiàn)有技術中可利用視覺檢測技術采集機場降噪導流墻的圖像，然后通過獲取大量的不同變形程度的機場降噪導流墻的圖像進行人工標注構(gòu)建訓練樣本集，基于深度學習算法訓練變形識別模型，從而可以利用訓練好的變形識別網(wǎng)絡評估當前機場降噪導流墻的變形程度；但搜集不同形變程度的導流墻樣本構(gòu)建訓練集，以及訓練識別模型的過程復雜，且識別效果易受訓練集及訓練超參數(shù)的影響，導致對機場降噪導流墻進行變形檢測效率較低。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術對機場降噪導流墻進行變形檢測效率較低的技術問題，本發(fā)明的目的在于提供一種機場降噪導流墻的視覺檢測方法，所采用的技術方案具體如下：

2、本發(fā)明提出一種機場降噪導流墻的視覺檢測方法，所述方法包括：

3、獲取機場降噪導流墻迎風面的待檢測區(qū)域的灰度圖像，獲取所述灰度圖像中的所有導流凹槽區(qū)域及每個所述導流凹槽區(qū)域中的兩條導流凹槽邊緣，并獲取每個所述導流凹槽區(qū)域距地面的地面高度；

4、根據(jù)所有所述導流凹槽區(qū)域中的灰度均勻情況，及每個所述導流凹槽區(qū)域中每條所述導流凹槽邊緣的兩側(cè)鄰近像素點數(shù)量差異，獲取所述待檢測區(qū)域的撓曲變形系數(shù)；根據(jù)每個所述導流凹槽區(qū)域中的兩條所述導流凹槽邊緣上像素點之間的距離，及每個所述導流凹槽區(qū)域的所述地面高度，獲取所述待檢測區(qū)域的基礎沉降系數(shù)；

5、根據(jù)所述撓曲變形系數(shù)及所述基礎沉降系數(shù)，獲取所述待檢測區(qū)域的變形系數(shù)；根據(jù)所述待檢測區(qū)域的所述變形系數(shù)，獲取機場降噪導流墻迎風面的變形檢測結(jié)果。

6、進一步地，所述導流凹槽區(qū)域的獲取方法包括：

7、獲取所述灰度圖像中的所有閉合邊緣，并獲取所有所述閉合邊緣所圍成區(qū)域的面積均值，將面積小于所述面積均值的所述閉合邊緣所圍成區(qū)域，作為疑似導流凹槽區(qū)域；

8、將每個所述疑似導流凹槽區(qū)域?qū)鲩]合邊緣的類矩程度，作為每個所述疑似導流凹槽區(qū)域的第一置信度；

9、根據(jù)每個所述疑似導流凹槽區(qū)域與其鄰近導流槽區(qū)域的分布規(guī)律性，獲取每個所述疑似導流凹槽區(qū)域的第二置信度；

10、根據(jù)所述第一置信度及所述第二置信度獲取每個所述疑似導流凹槽區(qū)域的凹槽置信度，所述第一置信度及所述第二置信度均與所述凹槽置信度正相關；將所述凹槽置信度大于預設閾值的所有所述疑似導流凹槽區(qū)域作為導流凹槽區(qū)域。

11、進一步地，所述類矩程度的獲取方法包括：

12、以每個所述閉合邊緣上任一邊緣像素點為起點，獲取對應所述閉合邊緣的8鏈碼；在每個所述閉合邊緣對應8鏈碼中，將每種鏈碼值的出現(xiàn)頻次降序排序，將排序前兩名的鏈碼值作為第一組鏈碼值、將排序第三和第四的鏈碼值作為第二組鏈碼值；

13、在所述閉合邊緣上，根據(jù)每組鏈碼值的鏈碼值差異與預設正整數(shù)的數(shù)值差異，及鏈碼值對應邊緣像素點的數(shù)量差異，獲取每組鏈碼值為一組矩形對邊對應鏈碼值的置信系數(shù)；所述數(shù)值差異及所述數(shù)量差異均與所述置信系數(shù)負相關；

14、將兩組鏈碼值的所述置信系數(shù)相乘，獲取對應所述閉合邊緣的類矩程度。

15、進一步地，所述第二置信度的獲取方法包括：

16、以任一所述疑似導流凹槽區(qū)域為目標區(qū)域；在所述目標區(qū)域的鄰域內(nèi)，將左右兩個所述疑似導流凹槽區(qū)域作為水平參考區(qū)域，將上下兩個所述疑似導流凹槽區(qū)域作為豎直參考區(qū)域；

17、分別獲取兩個所述水平參考區(qū)域與所述目標區(qū)域?qū)|(zhì)心之間的第一距離及第二距離，將所述第一距離及所述第二距離的差異負相關映射，得到水平均勻分布參數(shù)；

18、分別獲取兩個所述豎直參考區(qū)域與所述目標區(qū)域?qū)|(zhì)心之間的第三距離及第四距離，將所述第三距離及所述第四距離的差異負相關映射，得到豎直均勻分布參數(shù)；

19、綜合所述水平均勻分布參數(shù)與所述豎直均勻分布參數(shù)，獲取每個所述目標區(qū)域的第二置信度。

20、進一步地，所述撓曲變形系數(shù)的獲取方法包括：

21、根據(jù)每個所述導流凹槽區(qū)域的中軸線的兩側(cè)像素點的灰度差異，獲取每個所述導流凹槽區(qū)域的第一撓曲參數(shù)；所述中軸線與所述導流凹槽邊緣平行，所述灰度差異與所述第一撓曲參數(shù)正相關；

22、根據(jù)每條所述導流凹槽邊緣的兩側(cè)鄰近像素點的數(shù)量差異，獲取每條所述導流凹槽邊緣的變形參量；根據(jù)所述導流凹槽區(qū)域中兩條所述導流凹槽邊緣的所述變形參量的差異，獲取每個所述導流凹槽區(qū)域的第二撓曲參數(shù)；

23、根據(jù)所述第一撓曲參數(shù)及所述第二撓曲參數(shù)，獲取每個所述導流凹槽區(qū)域的撓曲子參數(shù)，所述第一撓曲參數(shù)及所述第二撓曲參數(shù)均與所述撓曲子參數(shù)正相關；

24、綜合所述灰度圖像中所有所述導流凹槽區(qū)域的所述撓曲子參數(shù)，獲取所述待檢測區(qū)域的撓曲變形系數(shù)。

25、進一步地，所述變形參量的獲取方法包括：

26、在所述灰度圖像中，分別獲取每條所述導流凹槽邊緣上的所有最外層像素點和所有最內(nèi)層像素點，將與所述最外層像素點相鄰的所有像素點作為區(qū)域外側(cè)像素點，將與所述最內(nèi)層像素點相鄰的所有像素點作為區(qū)域內(nèi)側(cè)像素點，所述區(qū)域外側(cè)像素點及所述區(qū)域內(nèi)側(cè)像素點均不在所述導流凹槽邊緣上；

27、根據(jù)每條所述導流凹槽邊緣的所述區(qū)域外側(cè)像素點的總數(shù)量，與所述區(qū)域內(nèi)側(cè)像素點的總數(shù)量的數(shù)量差異，獲取每條所述導流凹槽邊緣的變形參量。

28、進一步地，所述基礎沉降系數(shù)的獲取方法包括：

29、在每個所述導流凹槽區(qū)域中，根據(jù)兩條所述導流凹槽邊緣上的所有最內(nèi)層像素點之間的距離，獲取每個所述導流凹槽區(qū)域的扁狀扭曲參數(shù)；

30、將每個所述導流凹槽區(qū)域的所述地面高度負相關映射后作為權重，對對應所述扁狀扭曲參數(shù)加權，得到每個所述導流凹槽區(qū)域的基礎沉降子參數(shù)；

31、綜合所有所述導流凹槽區(qū)域的所述基礎沉降子參數(shù)，得到所述待檢測區(qū)域的基礎沉降系數(shù)。

32、進一步地，所述扁狀扭曲參數(shù)的獲取方法包括：

33、在每個所述導流凹槽區(qū)域中，分別對每條所述導流凹槽邊緣上的所有最內(nèi)層像素點進行順序排序，根據(jù)兩條所述導流凹槽邊緣上所有相同排序序號的最內(nèi)層像素點之間的距離，獲取對應導流凹槽的凹槽平均寬度及寬度極差；

34、根據(jù)每個所述導流凹槽區(qū)域?qū)霭疾燮骄鶎挾?，及其相對所有所述導流凹槽區(qū)域?qū)霭疾燮骄鶎挾鹊钠x程度，獲取所述每個所述導流凹槽區(qū)域的相對扁度；將所述寬度極差作為所述導流凹槽區(qū)域的扭曲系數(shù)；

35、根據(jù)所述相對扁度與所述扭曲系數(shù)獲取每個所述導流凹槽區(qū)域的扁狀扭曲參數(shù)，所述相對扁度及所述扭曲系數(shù)均與所述扁狀扭曲參數(shù)正相關。

36、進一步地，所述變形系數(shù)的獲取方法包括：

37、將所述撓曲變形系數(shù)及所述基礎沉降系數(shù)的乘積，作為所述待檢測區(qū)域的變形系數(shù)。

38、進一步地，所述變形檢測結(jié)果的獲取方法包括：

39、當所述變形系數(shù)大于預設閾值時，判定變形檢測結(jié)果為變形，否則判定變形檢測結(jié)果為未變形。

40、本發(fā)明具有如下有益效果：

41、本發(fā)明獲取機場降噪導流墻迎風面的待檢測區(qū)域的灰度圖像，獲取灰度圖像中的所有導流凹槽區(qū)域及每個導流凹槽區(qū)域中的兩條導流凹槽邊緣，并獲取每個導流凹槽區(qū)域距地面的地面高度，為后續(xù)分析凹槽紋理變形做準備；根據(jù)所有導流凹槽區(qū)域中的灰度均勻情況，及每個導流凹槽區(qū)域中每條導流凹槽邊緣的兩側(cè)鄰近像素點數(shù)量差異，獲取待檢測區(qū)域的撓曲變形系數(shù)，撓曲變形系數(shù)結(jié)合凹槽形變帶來的光影變化影響及紋理扭曲特征，初步評估了待檢測區(qū)域的變形程度；根據(jù)每個導流凹槽區(qū)域中的兩條導流凹槽邊緣上像素點之間的距離，及每個導流凹槽區(qū)域的地面高度，獲取待檢測區(qū)域的基礎沉降系數(shù)，基礎沉降系數(shù)結(jié)合沉降塌陷特征及其受重力影響評估凹槽的形狀擠壓程度，進一步評估了待檢測區(qū)域的變形程度；進而根據(jù)撓曲變形系數(shù)及基礎沉降系數(shù)，獲取待檢測區(qū)域的變形系數(shù)；根據(jù)待檢測區(qū)域的變形系數(shù)，獲取機場降噪導流墻迎風面的變形檢測結(jié)果。本發(fā)明基于降噪導流墻的凹槽紋理特征，結(jié)合形變所引起的凹槽光影變化及紋理變形情況，結(jié)合導流墻變形的基礎沉降特征，量化了待檢測區(qū)域的變形系數(shù)，提高對機場降噪導流墻的變形檢測效率及準確性。