一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统的制作方法

一种基于图像ai识别算法的变压器表面缺陷检测系统
技术领域
1.本发明涉及变压器检测领域，更具体地说，本发明涉及一种基于图像ai识别算法的变压器表面缺陷检测系统。


背景技术：

2.在工业生产制造过程中，目前大都是人工方式进行现场监造和现场参观，这种方法存在监造方式效率低下、成本高、监造信息不及时以及数据不准确等问题，生产数据的采集主要依靠人工方式进行线下采集，该方式中监造、监测的方法难以满足大批量、高精度的生产、质量等方面的数据支撑，数据难以共享，准确性依赖现场监造人员；此外，人工检验的方式导致问题发现解决的及时性较差。
3.因此，我们通过结合图像ai识别算法的理论依据，基于深度学习算法进行远程监造，即远程通过视频、图像方式，ai自动对供应商生产设备进行监督，实现精准检测。
4.在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于图像ai识别算法的变压器表面缺陷检测系统，本发明所要解决的技术问题是：现有监造方式效率低下、成本高、监造信息不及时以及数据不准确。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于图像ai识别算法的变压器表面缺陷检测系统，包括数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端以及plc控制器，所述数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端均与plc控制器信号连接；通过plc控制器来完成对数据采集提取单元、缺陷检测单元以及数据管理云终端的自动化控制，实现自动控制效果，并且在数据采集提取单元的作用下，实现对变压器表面的缺陷数据进行收集提取。
7.所述数据采集提取单元包括相互信号连接的数据采集模组、数据转换模块、图像获取识别模块、特征分类提取模块，分别用于对变压器表面缺陷数据进行采集、转换、识别、提取；
8.所述缺陷检测单元包括中央处理器、清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块，所述清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块均与中央处理器信号连接，用于对提取的数据进行检测。
9.在一个优选地实施方式中，所述图像处理模块中设置有可对所述图像获取模块中提取到的图像进行增强的图像增强单元。
10.在一个优选地实施方式中，所述数据采集模组分为视频采集模块、图像采集模块及设在视频采集模块、图像采集模块上的led辅助照明灯。
11.在一个优选地实施方式中，所述特征分类提取模块提取的信息内容包括清洁度、
划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字。
12.在一个优选地实施方式中，在一个优选地实施方式中，所述检测系统还包括与plc控制器信号连接的身份验证单元，所述身份验证单元与数据管理云终端信号信号连接，所述身份验证单元包括人脸识别验证终端、密码验证终端、指纹验证终端。
13.在一个优选地实施方式中，所述数据管理云终端包括数据储存库、数据建模模块、终端屏、数据分析模块，所述数据储存库信号连接有数据分类模块，所述数据储存库与数据建模模块、数据分析模块、终端屏信号连接。
14.在一个优选地实施方式中，所述数据管理云终端还包括无线数据传输模块，所述无线数据传输模块内置有网络模块。
15.在一个优选地实施方式中，所述中央处理器分别信号连接有数据临存模块、数据预分检模块，所述数据临存模块信号连接有预警模块，预警模块与外置喇叭信号连接，所述数据临存模块、数据预分检模块分别与数据管理云终端的数据储存库信号连接。
16.在一个优选地实施方式中，所述缺陷检测单元还包括与中央处理器信号连接的参数设定模块，所述参数设定模块与清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块信号连接。
17.本发明的技术效果和优点：
18.1)本发明plc控制器按设定程序由数据采集模组的视频采集模块、图像采集模块，即通过视频、图像方式进行信息采集，经数据转换模块转换后传给图像获取识别模块，再由特征分类提取模块进行清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字等信息提取，而数据采集提取完毕后，经数据传输给检测单元，则中央处理器控制清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块进行实时检测，同时将数据与参数设定模块设定的标准数据进行实时对比，从而达到实时精准监造目的，保证了数据的准确性及有效性；
19.2)本发明当数据检测合格后，数据由数据预分检模块传给数据管理云终端中的数据储存库储存；当数据检测存在异常后，即不合格，则由数据临存模块进行存储，并开启预警模块将预警信息在外置喇叭中播放，以便于及时有效发现问题，通知处理，实现自动对供应商生产设备进行监督，满足大批量、高精度的生产、质量；而数据在数据储存库储存后，此时plc控制数据建模模块、数据分析模块对数据进行分析、建模，在网络连接后，则由无线数据传输模块将数据进行传输，实现数据共享；同时监造人员可在后期进行查看数据，从而为后续对数据的分析提供数据支撑；
20.3)本发明当检测数据存储后，进行查看时，则利用设置的身份验证单元进行身份验证，当人脸识别验证终端、密码验证终端、指纹验证终端验证成功后，身份验证单元反馈信号给中央处理器，方可在终端屏上进行查看数据，实现对数据的加密，防止发生篡改、删减、数据泄露等问题，提高数据的安全性，便于查找问题相关责任人。
附图说明
21.图1为本发明系统检测流程框图。
22.图2为本发明系统原理总框图。
23.图3为本发明数据管理云终端、plc控制器连接框图。
24.图4为本发明缺陷检测单元、plc控制器连接框图。
25.图5为本发明身份验证单元、plc控制器连接框图。
26.图6为本发明数据采集模组框图。
27.附图标记为：1、数据管理云终端；11、数据储存库；12、数据建模模块；13、终端屏；14、数据分析模块；15、无线数据传输模块；151、网络模块；16、数据分类模块；2、数据临存模块；3、缺陷检测单元；31、中央处理器；32、清洁度检测模块；33、锈迹检测模块；34、划痕检测模块；35、logo检测模块；36、参数设定模块；4、数据采集提取单元；41、图像获取识别模块；42、数据采集模组；421、视频采集模块；422、图像采集模块；423、led辅助照明灯；43、数据转换模块；44、特征分类提取模块；5、数据预分检模块；6、plc控制器；7、预警模块；8、身份验证单元；81、人脸识别验证终端；82、密码验证终端；83、指纹验证终端。
具体实施方式
28.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
29.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
30.参考附图1、2、4、6，本发明提供了一种基于图像ai识别算法的变压器表面缺陷检测系统，
31.图像获取模块，包括高速线阵相机及图像处理系统构成的机器视觉系统，通过机器视觉系统中的数据采集提取单元4对变压器上的数据进行获取；光源照明下，通过所述机器视觉系统中的光学镜头将产品表面成像于相机的传感器上；图像处理模块，与所述图像获取模块信号连接，在接受到光信号后转换为电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号；通过数字信号传递到缺陷检测单元3中；即进入到图像分析模块；所述图像分析模块，与所述缺陷检测单元3信号连接、且对所述图像处理模块中不同种类进行分类，并且在缺陷检测单元3中进行判定，符合条件的打上“合格”标签，不符合条件的打上“不合格”标签，并记录在数据管理云终端1中。
32.本实施例中，通过该检测系统中的图像获取模块中的数据采集提取单元4对待检测的变压器表面上进行数据提取，即利用高速线阵相机及图像处理系统构成的机器视觉系统，来完成对将变压器表面成像于相机的传感器中，在数据采集提取单元4中，首先通过图像获取识别模块41进行识别判断，来控制plc控制器6是否选择开启，在判定检测的实物(产品)为变压器时，选择开启数据采集模组42，并且通过所述数据采集模组42产生作用、通过相机传感器获得图像数据，在数据转换模块43中实现光信号转变为电信号，从而在中特征分类提取模块44中对变压器中是否存在缺陷的进行防放大和提取。
33.在缺陷检测的过程中，图像获取的愈加清晰，则检测到的缺陷精度就越高，所以在
本实施例中为了更好的让图像处理模块获得的数据更加清晰，在图像处理模块中增设图像增强单元。图像增强单元工作时包括如下步骤；
34.(1)通过灰度归一化和直方图均衡化来实现对图片的处理，增强对比度；
35.(2)在高速线阵相机拍摄照片时，通过滤波处理减少后续误检测；
36.(3)在得到步骤(2)中的滤波图像后，再次对其进行二值化阈值处理，从而恰当提取出缺陷信息；
37.(4)对图像中的缺陷做更加细化的形态学处理；
38.(5)利用hog、lbp、haar算法对通用的特征进行提取。
39.本实施例中，通过图像增强单元。对所获取的图像数据(或照片)进行更加清晰化处理，使得最终在图像分析模块中得出的分析结果更加准确。
40.特征分类提取模块44提取的信息内容包括清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字；缺陷检测单元3包括中央处理器31、清洁度检测模块32、锈迹检测模块33、划痕检测模块34、logo检测模块35，清洁度检测模块32、锈迹检测模块33、划痕检测模块34、logo检测模块35均与中央处理器31信号连接；对于检测到的图像数据，特征分类提取模块44会按照检测的项目进行逐一检测，最终显示出检测的图像，即图像处理模块获得的图像，并且在分析模块中对图像进行分析，得出容易被理解的数据信息。
41.缺陷检测单元3还包括与中央处理器31信号连接的参数设定模块36，参数设定模块36与清洁度检测模块32、锈迹检测模块33、划痕检测模块34、logo检测模块35信号连接，用于各项参数的设定及对比数据；当参数设定模块36与清洁度检测模块32、锈迹检测模块33、划痕检测模块34、logo检测模块35之间通过人机交互端口连接，通过直接更改各个检测模块的指标阈值，来实现对参数的改变，从而改变标签为“合格”和“不合格”的划分界限值数。
42.数据采集模组42分为视频采集模块421、图像采集模块422、数据临存模块2及设在视频采集模块421、图像采集模块422上的led辅助照明灯423，此时led辅助照明灯423与视频采集模块421、图像采集模块422电连接。
43.缺陷检测时：plc控制器6按设定程序控制数据采集模组42的视频采集模块421、图像采集模块422，即通过视频、图像方式进行信息采集，经数据转换模块43转换后传给图像获取识别模块41，再由特征分类提取模块44进行清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字等信息提取，达到实时精准监造目的；并且为了让ai识别算法在图像识别检测算法更加准确，在使用该系统之前，可以对特征分类提取模块44中的算反程序进行分类训练，配合支持向量机的泛化能力，来是使得特征提取算法进行分类训练，在缺陷位置大小计算中，当我们提取到缺陷后，需要使用不同特征来表示缺陷的大小和位置，对于“轧入氧化皮”，使用“轧入氧化皮”的个数来表征缺陷大小，勇气质心表征其位置，对于斑点，我们使用斑点中的面积占整个图片的比例来表征缺陷的大小，对于划痕，使用划痕的两个端点来表征缺陷的位置，用划痕的长度表征缺陷大小。
44.最后为了方便检测人员对该检测的系统的使用，本实施例中，还设计了gui界面，能够选择在人机交互终端界面上对所述图像获取模块获取到的图像进行点击“图像处理”后显示提取到的缺陷信息(类型与位置大小)，对于划痕长度，能够让用户输入相机的焦距与物距的长度，从而根据几何光学计算出实际划痕的大小，并将每个划痕的像面大小与实
际大小形式出来，同时gui能够让用户通过案件来实现从数据储存库11中下载数据信息。
45.数据采集提取完毕后，经数据传输给缺陷检测单元3，则中央处理器31控制清洁度检测模块32、锈迹检测模块33、划痕检测模块34、logo检测模块35进行实时检测，同时将数据与参数设定模块36设定的标准数据进行实时对比，从而保证数据的准确性及有效性。
46.实施例2
47.在实施例1的基础上，参考附图1、3，实施时：中央处理器31分别信号连接有数据临存模块2、数据预分检模块5，数据临存模块2信号连接有预警模块7，预警模块7与外置喇叭信号连接，在数据临存模块2、数据预分检模块5分别与数据管理云终端1的数据储存库11信号连接；当数据检测合格后，数据由数据预分检模块5传给数据管理云终端1中的数据储存库11储存；当数据检测存在异常后，即不合格，则由数据临存模块2进行存储，并开启预警模块7将预警信息在外置喇叭中播放，以便于及时有效发现问题，通知处理，实现自动对供应商生产设备进行监督，满足大批量、高精度的生产、质量；
48.数据管理云终端1包括数据储存库11、数据建模模块12、终端屏13、数据分析模块14，数据储存库11信号连接有数据分类模块16，数据储存库11与数据建模模块12、数据分析模块14、终端屏13信号连接；数据管理云终端1还包括无线数据传输模块15，无线数据传输模块15内置有网络模块151；而数据在数据储存库11储存后，此时plc控制数据建模模块12、数据分析模块14对数据进行分析、建模，在网络连接后，则由无线数据传输模块15将数据进行传输，实现数据共享；同时监造人员可在后期进行查看数据，从而为后续对数据的分析提供数据支撑。
49.实施例3
50.在实施例1、2的基础上，参考附图5，实施时：检测系统还包括与plc控制器6信号连接的身份验证单元8，身份验证单元8与数据管理云终端1信号连接，身份验证单元8包括人脸识别验证终端81、密码验证终端82、指纹验证终端83。
51.检测数据存储后，进行查看时，则需利用设置的身份验证单元8进行身份验证，当人脸识别验证终端81、密码验证终端82、指纹验证终端83验证成功后，身份验证单元8反馈信号给中央处理器31，方可在终端屏13上进行查看数据，实现对数据的加密，防止发生篡改、删减、数据泄露等问题，提高数据的安全性，便于查找问题相关责任人。
52.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。