一种基于图像处理的漏水检测方法及系统与流程

1.本发明涉及图像信息处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的漏水检测方法及系统。


背景技术：

2.随着国家工业的迅速发展，一些大型工厂如发电厂、铸铁厂、火电厂等都需要大量的水资源。其中，运输水资源最常见的方式是管道运输。管道运输的正常运作是工厂正常工作的必要前提。一旦出现管道漏水现象，则有可能导致管道破裂、工厂机器损坏、停电漏电、消耗大量资金维修等严重问题。因此，检测管道是否漏水必不可少。
3.现有技术中，检测管道漏水的技术主要有红外热成像法的漏水检测技术和声波法漏水检测技术。对红外处理而言，一般工业环境下管道运输的水是具有较高温度。同理工厂环境中的仪器、温度等也温度较高。若使用红外热成像，极有可能将高温仪器、管道等都检测入内，导致误判，所以该技术不太事宜用于工业环境下的管道漏水检测。声波法漏水检测技术是通过在水管两端加装数据采集处理器。但是一般工业环境水管较长，而且声波传输有一定的延迟现象，传输不及时。同时，工厂输水是水管内水压较高，很有可能会产生水管微振动，极有可能导致误差。
4.因此，有必要对现有的管道漏水检测方式进行改进，研究出一种简单高效的漏水检测方案，以克服现有技术中的缺陷。


技术实现要素：

5.本发明目的在于提供一种基于图像处理的漏水检测方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
6.为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
7.一种基于图像处理的漏水检测方法，所述方法包括以下步骤：
8.控制激光笔处于开启状态，以在管道漏水状态下，所述管道漏出的水滴能经过所述激光笔的激光通路；
9.获取第一视频；所述第一视频通过对所述激光笔的激光通路进行视频采集得到；
10.提取第一视频中的关键帧，所述关键帧为rgb图像；
11.根据所述关键帧确定第一图像，所述第一图像为灰度图；
12.若确定第一图像中存在激光斑点，则确定管道漏水。
13.进一步，所述激光通路的颜色为红色；所述根据所述关键帧确定第一图像,包括：
14.将所述关键帧中的g通道和b通道合并形成gb图像；
15.将gb图像进行灰度化处理，得到第一图像。
16.进一步，所述若确定第一图像中存在激光斑点，则确定管道漏水,包括：
17.对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像；
18.对第二图像进行阈值分割处理，以确定第二图像中是否存在高亮区域；
19.若第二图像中存在高亮区域，则将该高亮区域作为激光斑点，并确定管道漏水。
20.进一步，所述方法还包括：
21.若第二图像中存在高亮区域，则确定全部高亮区域的最小外接矩形；
22.将全部高亮区域的最小外接矩形进行标记，并显示于所述关键帧。
23.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于图像处理的漏水检测程序，所述基于图像处理的漏水检测程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的基于图像处理的漏水检测方法的步骤。
24.一种基于图像处理的漏水检测系统，所述系统包括：
25.至少一个处理器；
26.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
27.当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述任一项所述的基于图像处理的漏水检测方法。
28.本发明的有益效果是：本发明公开一种基于图像处理的漏水检测方法及系统，本发明提供了一种无损的检测漏水的技术，能够克服现有技术受环境温度影响、受信号传输速度影响等缺点。利用激光在空气中直射时无光影，激光透过水会发生散射，出现出特殊激光影像的特点，配合图像处理技术检测是否存在漏水的现象。本发明具有反映灵敏、特征显著、且检测范围广的优点。
附图说明
29.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1是本发明实施例中基于图像处理的漏水检测方法的流程示意图；
31.图2是本发明实施例中对第二图像中全部高亮区域的最小外接矩形进行标记示意图。
具体实施方式
32.以下将结合实施例和附图对本技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本技术的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
33.参考图1，如图1所示为本技术实施例提供的一种基于图像处理的漏水检测方法，所述方法包括以下步骤：
34.步骤s100、控制激光笔处于开启状态，以在管道漏水状态下，所述管道漏出的水滴能经过所述激光笔的激光通路；
35.步骤s200、获取第一视频；所述第一视频通过对所述激光笔的激光通路进行视频采集得到；
36.步骤s300、提取第一视频中的关键帧，所述关键帧为rgb图像；
37.步骤s400、根据所述关键帧确定第一图像，所述第一图像为灰度图；
38.步骤s500、若确定第一图像中存在激光斑点，则确定管道漏水。
39.本发明采用激光笔的激光通路穿透管道漏出的水滴，基于对管道无损的基础上检测漏水；利用激光在空气中直射时无光影，激光透过水会发生散射，出现出特殊激光影像的特点，配合图像处理技术检测是否存在漏水的现象，能够克服现有技术受环境温度影响、受信号传输速度影响等缺点。本发明具有反映灵敏、特征显著、且检测范围广的优点。
40.在一个优选的实施例中，所述激光通路的颜色为红色；所述步骤s400包括：
41.步骤s410、将所述关键帧中的g通道和b通道合并形成gb图像；
42.步骤s420、将gb图像进行灰度化处理，得到第一图像。
43.在一些实施例中，步骤s400还包括：
44.对gb图像进行裁剪，去除gb图像中的干扰图像信息。
45.参考图2，在一个优选的实施例中，所述步骤s500包括：
46.步骤s510、对第一图像进行图像增强处理，得到第二图像；
47.步骤s520、对第二图像进行阈值分割处理，以确定第二图像中是否存在高亮区域；
48.步骤s530、若第二图像中存在高亮区域，则将该高亮区域作为激光斑点，并确定管道漏水。
49.需要说明的是，对第二图像进行阈值分割处理这一步骤，可以根据图像的明暗情况设置合理的阈值，其主要目的在于确定第二图像中是否存在比较明显的高亮区域，在一些实施例中，为了更好的确定第二图像中是否存在高亮区域；在一些实施例中，对第二图像进行阈值分割处理，得到第三图像和第四图像；分别确定第三图像的平均灰度值和第四图像的平均灰度值，将第三图像的平均灰度值和第四图像的平均灰度值相除，得到的结果与预先设置的比例阈值进行比较；若得到的结果大于预先设置的比例阈值，则确定第二图像中是否存在高亮区域；可以理解，为了准确的确定，预先设置的比例阈值需要足够大，在一实施例中，所述预先设置的比例阈值为[150，255]。
[0050]
在一个优选的实施例中，所述方法还包括：
[0051]
若第二图像中存在高亮区域，则确定全部高亮区域的最小外接矩形；
[0052]
将全部高亮区域的最小外接矩形进行标记，并显示于所述关键帧。
[0053]
通过上述实施例，可以得出，本发明利用颜色通道检测是否存在漏水的现象，加强激光透过水时留下的特征，并且识别标记，从而达到检测是否存在漏水现象的目的。
[0054]
下面是本发明提供的一种实施例，用于详细描述本发明的操作与处理步骤：
[0055]
1、准备激光笔、漏水水龙头、摄像机等。将激光笔部署在管道偏下方的位置，即在漏水状态下水滴也能经过激光通路；激光通路使用红色，
[0056]
2、保持激光处于开启状态，录制一段视频；
[0057]
3、利用数字图像处理技术导入视频，提取视频中特征显著的帧数，作为关键帧。
[0058]
4、提取关键帧中的g通道和b通道，并将关键帧中的g通道和b通道合成一个新图像，命名为gb图像。gb图像能够很好地突出漏出的水被激光照射后呈现的光斑。
[0059]
5、生成gb图像的灰度图，作为第一图像；以突显出可能存在的激光斑点，对gb图像进行裁剪，去除gb图像中无关紧要的图像信息。
[0060]
6、对第一图像进行图像增强处理后得到第二图像，再对第二图像进行阈值分割。激光斑点在第二图像中相对较亮。阈值处理能让亮区域的更亮，增强其特征的明显程度。若
第二图像中存在高亮区域，则将该高亮区域作为激光斑点，并确定管道漏水。
[0061]
7、确定出全部激光斑点形成的最小外接矩形并将其标记出来，同时也在rgb图像上显示。
[0062]
相比于现有技术，本发明的优点有：
[0063]
1)本发明属于无损检测，检查时不损害或不影响被检测对象使用性能。
[0064]
2)相比于现有技术中的声波检测，激光的发射速度远比声波传输速度要快，再配合计算机图像处理技术，本发明的检测非常灵敏。
[0065]
3)一般工业环境下管道运输的水是具有较高温度。同理工厂环境中的仪器、温度等也温度较高。若使用红外热成像，极有可能将高温仪器、管道等都检测入内，导致误判。而激光检测漏水则不会受到环境温度的影响，检测稳定性非常高。
[0066]
4)激光射程远，即使在较远处发生的漏水，只要管道漏出的水滴经过激光笔的激光通路，都能通过第一视频记录激光的颜色特征。本发明的检测范围更广。
[0067]
与图1的方法相对应，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于图像处理的漏水检测程序，所述基于图像处理的漏水检测程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的基于图像处理的漏水检测方法的步骤。
[0068]
与图1的方法相对应，本发明实施例还提供一种基于图像处理的漏水检测系统，所述系统包括：
[0069]
至少一个处理器；
[0070]
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0071]
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述任一实施例所述的基于图像处理的漏水检测方法。
[0072]
上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
[0073]
所述处理器可以是中央处理单元(central
‑
processing
‑
unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital
‑
signal
‑
processor，dsp)、专用集成电路(application
‑
specific
‑
integrated
‑
circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable
‑
gate
‑
array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述基于图像处理的漏水检测系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于图像处理的漏水检测系统可运行装置的各个部分。
[0074]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于图像处理的漏水检测系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart
‑
media
‑
card，smc)，安全数字(secure
‑
digital，sd)卡，闪存卡(flash
‑
card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固
态存储器件。
[0075]
尽管本技术的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本技术的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本技术进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本技术的非实质性改动仍可代表本技术的等效改动。