一种基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法、系统

本发明涉及离心泵蜗壳缺陷检测，尤其涉及一种基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法、系统。

背景技术：

1、在流体机械领域，离心泵广泛用于石油化工、电力、水利等行业，蜗壳作为离心泵的关键过流部件，在长期运行中承受固–液两相流冲击、滑移磨损、腐蚀和汽蚀等复杂工况，从而导致内壁材料失效、壁厚减薄和缺陷产生，进而显著影响泵的扬程、效率及运行安全性。已有流体力学与磨损研究指出，蜗壳特别是舌部和转角区域往往是磨损最严重的区域，磨损强度受流速、颗粒浓度、颗粒尺寸等因素影响显著，因此对蜗壳磨损状态的准确识别和量化评估对于延长设备寿命、提高可靠性具有重要工程意义。

2、在如今曲面磨损检测技术中，以3d扫描与视觉图像检测等常规无损检测方法为主。所谓的3d扫描即是通过激光或者结构光获取内部点云并进行缺陷识别的研究，该方法通过提取三维中某位置处的法向变化、邻近点距离等特征来发现凹坑和凸起等几何缺陷，能够基于真实几何形状识别表面缺陷；视觉图像检测是通过工业相机等工具采集零件表面图像，并配合传统机器学习、深度学习的方法实现对一系列图像进行分类或目标检测，该方法在表面纹理缺陷识别上相较于其他方法具有较高效率，此外，研究者们会在识别与检测的基础上继续做零件表面缺陷的风险评估。

3、然而，磨损是零件表面高度的变化，本质是三维集合缺陷，而图像采集检测只能记录当前视角下的二维成像信息，缺失了深度信息，因此仅凭图像检测很有可能检测出大量的假磨损。三维点云本质是离散的三维空间坐标点集合，只能表征物体的几何形态，纹理是由光线照射在不同性质表面时产生的不均匀的反射光形成的，因此无法记录表面纹理状态。

4、因此，现有研究仍然存在以下缺陷：

5、三维点云检测检测技术通常是只用到单一数据类型，无法呈现物体纹理特征，这也就难以同时对表面的复杂纹理与几何变化进行综合分析；

6、图像检测受限于二维平面，缺少深度与体积这种三维信息，无法全面体现缺陷三维状态；

7、当前风险评估向多源信息融合的综合风险建模方法发展，但缺乏针对复杂曲面内部结构的统一风险评价指标体系。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法、系统解决了现有技术仅能够表征物体几何形态而无法反映表面纹理信息、二维图像检测缺乏深度与体积等三维几何信息导致缺陷表达不完整，以及现有多源检测方法难以在复杂曲面中建立统一、可解释且可量化的风险评价指标体系的问题。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法，包括：

3、获取蜗壳内壁三维点云数据；

4、确定当前拍摄位置，获取蜗壳内壁有效二维图像；

5、对蜗壳内壁三维点云数据和蜗壳内壁有效二维图像进行预处理；

6、将预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型进行配准；将预处理后的蜗壳内壁有效二维图像进行相机位姿求解或修正，并建立有效二维图像与参考三维模型的对应关系；

7、基于预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型之间的几何偏差构建磨损场；

8、基于预处理后的蜗壳内壁有效二维图像构建纹理异常场；

9、基于磨损场计算几何梯度场；

10、基于磨损场、纹理异常场和几何梯度场计算融合缺陷指数；

11、基于融合缺陷指数计算整体风险值和区域风险值，得到蜗壳内壁缺陷检测结果。

12、其次，本发明还提供一种用于实现基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法的系统，包括：

13、点云采集模块，用于获取蜗壳内壁三维点云数据；

14、图像采集模块，用于确定当前拍摄位置，获取蜗壳内壁有效二维图像；

15、位姿记录模块，用于同步记录采集位置、旋转角度、拍摄时间和焦距信息；

16、数据预处理模块，用于对蜗壳内壁三维点云数据和蜗壳内壁有效二维图像进行预处理；

17、配准模块，用于将预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型进行配准；还用于将预处理后的蜗壳内壁有效二维图像进行相机位姿求解或修正，并建立有效二维图像与参考三维模型的对应关系；

18、磨损场构建模块，用于基于预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型之间的几何偏差构建磨损场；

19、纹理异常场构建模块，用于基于预处理后的蜗壳内壁有效二维图像构建纹理异常场；

20、几何分析模块，用于基于磨损场计算几何梯度场；

21、融合评估模块，用于基于磨损场、纹理异常场和几何梯度场计算融合缺陷指数；

22、风险评估模块，用于基于融合缺陷指数计算整体风险值和区域风险值，得到蜗壳内壁缺陷检测结果。

23、本发明的有益效果为：

24、（1）本发明通过“初定候选稳定区域—当前样件法向偏差评价—实际稳定区域更新—稳定区域分布检查—稳定区域精配准”的流程，减少大面积磨损和局部凹坑对刚体位姿求解的干扰，降低真实磨损量被配准过程部分抵消的可能性。

25、（2）本发明采用逐张闭环图像采集方式，在相机进入下一拍摄位置之前即完成预计焦距、实际焦距和目标区域图像质量的即时判断；不合格图像在原位置调整并重拍，从而减少模糊、过曝、过暗、观察角度不佳或覆盖不足的图像进入pnp位姿修正和纹理异常场。

26、（3）本发明以蜗壳内壁参考三维模型为统一基准，将完成稳定区域配准的实测点云和经过焦距及质量校验的多视角图像映射到同一参考曲面坐标下，使磨损场、纹理异常场和几何梯度场能够在同一位置进行融合分析，提高复杂内曲面缺陷检测的完整性和空间对应可靠性。

27、（4）本发明在融合缺陷指数中引入综合置信度因子，将点云采样质量、有效图像映射质量和配准可靠性纳入评价，同时根据不同位置处各特征场响应动态调整融合权重，能够在数据质量较差的位置抑制不可靠结果。

28、（5）本发明结合蜗壳舌部、进口段、叶轮出口邻近区等关键区域构建空间权重，并对缺陷簇区域和整体蜗壳曲面进行风险评价；对于多次重拍仍无有效图像或点云覆盖不足的区域，同时输出数据不足或低可信提示，避免将未获得可靠数据错误解释为低风险，为复检重点和维修优先级判断提供更完整依据。

1.一种基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定当前拍摄位置，获取蜗壳内壁有效二维图像，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对蜗壳内壁三维点云数据和蜗壳内壁有效二维图像进行预处理，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型进行配准，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于预处理后的蜗壳内壁三维点云数据与参考三维模型之间的几何偏差构建磨损场，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，纹理异常场表示为：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，几何梯度场为：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于磨损场、纹理异常场和几何梯度场计算融合缺陷指数，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于融合缺陷指数计算整体风险值和区域风险值，得到蜗壳内壁缺陷检测结果，包括：

10.一种用于实现权利要求1~9任一所述的基于磨损深度与纹理的离心泵蜗壳内壁缺陷检测方法的系统，其特征在于，包括：