一种基于红外检测输送管泄露的方法

技术领域

本发明属于热成像图像处理技术领域，特别是涉及一种基于红外检测输送管泄露的方法。

背景技术

由于腐蚀、气候变化、外力破坏等因素的影响，管道很容易发生泄漏。管道泄漏不仅会造成财产损失和环境污染，甚至会进一步导致人员伤亡。所以及时识别泄漏并采取有效措施成为减少损害的当务之急。

目前，阀门泄漏检测方法主要有：气泡渗漏检测法、卤素检测法、传感器流量检测法、氦气光谱分析检测法以及超声波检漏法。传统气泡渗漏检测法虽可以检测到泄漏，但无法测量泄漏量，由此改进的集气法虽可以测量泄漏量，但精度不够，且实施局限性很大；卤素检测法操作简单，费用低，但大量使用氟利昂易对环境造成很大污染；传感器流量检测法对于泄漏测量所需的仪器精度要求非常高，检测成本高，在一般工业现场难以实现；氦气光谱分析检测法检漏灵敏度高，但需要营造真空环境，检测时间较长，检测成本高，并未得到广泛应用；超声波检漏法可以快速定位漏点，耗时短，但超声波检漏仅能进行定性判断，且环境噪声会对检测结果造成一定的干扰。综上所述，目前所采用的泄漏检测方式均有着各自的适用范围、检测精度以及可操作性。

因此，寻求一种高精度的中远距离输送管泄漏检测方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于红外检测输送管泄露的方法，通过对红外检测设备采集输送管道的红外视频图像，对图像背景差分和帧间差分处理获取检测目标轮廓，得到最终的检测结果，解决了现有的输送管泄漏测量精度不够、检测成本高的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种基于红外检测输送管泄露的方法，包括如下步骤：

步骤S1：检测单元采用红外检测技术获取输送管的红外成像图像；

步骤S2：对采集到的红外视频图像进行帧图像预处理；

步骤S3：将视频序列中相邻两帧图像作差分运算来获取检测目标轮廓；

步骤S4：对帧图像进行处理进行平均得到初始背景图像，对初始背景图像进行建模；

步骤S5：进行背景差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理；

步骤S6：将背景差分所得到的图像与多帧帧间差分结合所得图像进行逻辑与运算得到最终的检测结果的疑似区域。

优选地，所述步骤S1中，采用红外检测仪检测电气设备图像信息。

优选地，所述步骤S2中，红外视频图像进行帧图像预处理是将红外视频图像进行灰度转换，得到输送管原始图像的累积直方图。

优选地，所述步骤S3中，视频序列中相邻两帧图像作差分运算后再取绝对值，将取得的结果和设定的阈值比较后分析该视频序列的运动特性，确定图像是否有运动目标。

优选地，所述步骤S3中，相邻两帧图像作差分运算的步骤如下：

式中，Δt为获取的间隔帧数，D

优选地，所述步骤S4中，初始背景图像由N帧图像取平均值得到，公式如下：

式中，B

优选地，所述步骤S5中，进行背景差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理得到图像DB

O

式中，O

优选地，所述步骤S6中，将背景差分所得图像DB

A

设置最大面积阈值T

本发明具有以下有益效果：

本发明通过对红外检测设备采集输送管道的红外视频图像，对图像背景差分和帧间差分处理获取检测目标轮廓，对初始背景图像进行建模，将背景差分得到二值图像进行形态学滤波处理，得到最终的检测结果的疑似区域，提高输送管泄漏测量精度，并降低检测成本。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种基于红外检测输送管泄露的方法步骤图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于红外检测输送管泄露的方法，包括如下步骤：

步骤S1：检测单元采用红外检测技术获取输送管的红外成像图像；

步骤S2：对采集到的红外视频图像进行帧图像预处理；

步骤S3：将视频序列中相邻两帧图像作差分运算来获取检测目标轮廓；

步骤S4：对帧图像进行处理进行平均得到初始背景图像，对初始背景图像进行建模；

步骤S5：进行背景差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理；

步骤S6：将背景差分所得到的图像与多帧帧间差分结合所得图像进行逻辑与运算得到最终的检测结果的疑似区域。

其中，步骤S1中，采用红外检测仪检测电气设备图像信息。

其中，步骤S2中，红外视频图像进行帧图像预处理是将红外视频图像进行灰度转换，得到输送管原始图像的累积直方图。

其中，步骤S3中，视频序列中相邻两帧图像作差分运算后再取绝对值，将取得的结果和设定的阈值比较后分析该视频序列的运动特性，确定图像是否有运动目标。

其中，步骤S3中，相邻两帧图像作差分运算的步骤如下：

式中，Δt为获取的间隔帧数，D

其中，步骤S4中，初始背景图像由N帧图像取平均值得到，公式如下：

式中，B

其中，步骤S5中，进行背景差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理得到图像DB

O

式中，O

其中，步骤S6中，将背景差分所得图像DB

A

设置最大面积阈值T

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。