螺栓缺陷识别方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种螺栓缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测节点板图像；利用参考点检测模型提取所述待检测节点板图像中的参考角点；利用透视变换算法对包含所述参考角点的所述待检测节点板图像进行透视变换，得到校正图像；基于标准螺栓节点板的标准螺栓区域信息从所述校正图像中提取待检测螺栓区域图像；采用预先构建的螺栓缺陷识别模型针对所述待检测螺栓区域图像进行识别，得到每个所述待检测螺栓区域图像的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先构建的螺栓缺陷识别模型针对所述待检测螺栓区域图像进行识别，得到每个所述待检测螺栓区域图像的识别结果，包括：采用所述预先构建的螺栓缺陷识别模型针对所述待检测螺栓区域图像进行特征提取，得到螺栓特征矩阵；计算所述螺栓特征矩阵与预设的螺栓样本数据库中的各个样本矩阵的距离，搜索得到最小距离；将所述最小距离对应的样本矩阵所属的螺栓缺陷类别作为所述待检测螺栓区域图像的识别结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考点检测模型包括语义分割模型、harris角点检测模型和k-means聚类模型；所述利用参考点检测模型提取所述待检测节点板图像中的参考角点，包括：利用所述语义分割模型针对所述待检测节点板图像进行处理，得到掩码图像；利用所述harris角点检测模型从所述掩码图像中提取得到多个角点；利用所述k-means聚类模型对所述多个角点进行聚类，得到所述参考角点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于标准螺栓节点板的标准螺栓区域信息从所述校正图像中提取待检测螺栓区域图像，包括：以标准螺栓节点板中的预先标注的标准螺栓区域信息作为基准，对所述校正图像进行初步框选，得到初始螺栓区域标注框；将所述初始螺栓区域标注框以预设比例进行扩大，得到扩展后的螺栓区域标注框；将所述扩展后的螺栓区域标注框从所述校正图像中裁剪出来，得到各个所述待检测螺栓区域图像。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先构建的螺栓缺陷识别模型为基于双向二维主成分分析算法构建的模型。6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述识别结果包括螺栓正常、螺栓脱落、螺栓松动和螺栓滑移。7.一种螺栓缺陷识别装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待检测节点板图像；参考角点提取模块，用于利用参考点检测模型提取所述待检测节点板图像中的参考角点；
图像校正模块，用于利用透视变换算法对包含所述参考角点的所述待检测节点板图像进行透视变换，得到校正图像；螺栓区域提取模块，用于基于标准螺栓节点板的标准螺栓区域信息从所述校正图像中提取待检测螺栓区域图像；缺陷识别模块，用于采用预先构建的螺栓缺陷识别模型针对所述待检测螺栓区域图像进行识别，得到每个所述待检测螺栓区域图像的识别结果。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种螺栓缺陷识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够通过机器视觉技术从待检测节点板图像中自动定位待检测螺栓区域图像，并能识别出不同的螺栓缺陷类型，提高了螺栓缺陷检测效率。该方法包括：获取待检测节点板图像；利用参考点检测模型提取待检测节点板图像中的标准参考点；利用透视变换算法对包含标准参考点的待检测节点板图像进行透视变换，得到校正图像；基于标准螺栓节点板的标准螺栓区域信息从校正图像中提取待检测螺栓区域图像；采用预先构建的螺栓缺陷识别模型针对待检测螺栓区域图像进行识别，得到每个待检测螺栓区域图像的识别结果。别结果。别结果。


技术研发人员：苏权科 卢佳祁 景强 姚志东 王罡 陈明暘
受保护的技术使用者：中冶建筑研究总院有限公司
技术研发日：2022.04.01
技术公布日：2023/6/14