一种基于图像拼接的大型LNG储罐漏冷区域检测方法

本发明属于大型低温容器安全运行的自动化和智能化检测领域，对大型lng储罐的圆周范围内的漏冷全貌进行显示，具体涉及无人机图像采集和利用空间定位标识以及可见光图像与红外图像之间的映射关系将红外摄像机拍摄的被测对象的分区图像拼接为全尺度图像。

背景技术：

1、图像拼接技术是将数张具有重叠部分的图像拼接成一幅完整的全景图像的技术。其在运动检测和跟踪、增强现实、分辨率增强、视频压缩和图像稳定等机器视觉领域应用广泛。

2、目前lng接收站广泛采用的漏冷区域的检测技术为手持式红外热成像技术，但此技术仅能对单张红外图像进行分析，很难建立大型lng储罐罐壁信息的全貌，不利于后续的自动化分析和数据库的建立，所以红外图像的拼接很有必要。

3、专利“基于可见光辅助的发电机定子铁芯红外图像全景拼接方法(cn115393195a)”给出了用可见光图像辅助大型发电机内部定子铁芯红外拼接的方法，其图像采集设备固定在定子圆心处的旋转平台上，利用旋转平台上的影像采集模块对定子圆周360°进行分区图像采集。但大型lng储罐在线检测时无法从内部进行检测，而且一个旋转平台无法做到对全壁面信息的采集，不适用于大型lng储罐；另现有技术中需要提高红外图像的对比度，然后才能提取有效特征点并通过特征点匹配的方法拼接红外图像，但大型lng储罐壁面温度差异性较小，红外图像特征点识别有效性低，仅靠增加对比度的算法效果不明显，会造成特征点匹配错误。

技术实现思路

1、本发明利用可见光图像中特征较为明显的特点，在可见光图像中布置空间定位标识，利用无人机定距拍摄和同一影像采集模块下的可见光图像和红外图像的映射关系对红外图像进行分割和拼接；能够实现图像数据的自动化处理，提高大型lng储罐漏冷区域的智能化检测精度和效率。

2、本发明采用的技术方案为：一种基于图像拼接的大型lng储罐漏冷区域检测方法，检测方法采用的检测设备包括：

3、空间定位标识：用于将被测对象表面进行分区，并作为图像拼接的基准；

4、无人机：实现对圆柱表面的定距航线的规划以及自动化飞行；

5、机载影像模块：同时包含可将光和红外镜头，采集同一区域的可见光和红外图像；

6、检测方法包括以下步骤：

7、s1.选择并在被测对象表面布置多个空间定位标识，将被测对象分为多个图像采集区块；

8、空间定位标识的宽度应满足空间定位标识在无人机可见光镜头中的像素宽度大于等于4；

9、针对被测对象表面以及周围干扰物的位置以及无人机的避障要求，确定无人机定距拍摄时到区块中心的距离l；

10、在拍摄距离l确定后，应满足无人机在区块中心的对应位置拍摄时红外镜头的视场做到对每一区块的全覆盖；应满足区块边缘处到无人机镜头的垂直距离和区块中心处到无人机镜头的垂直距离相差不大于5％；

11、s2.采集各个图像区块的可见光和红外图像；区块图像的采集方式为无人机镜头在每一区块中心的定距拍摄；

12、s3.基于空间定位标识以及可见光图像与红外图像之间的映射关系对红外图像进行拼接；

13、s3.1利用gui界面导入一张可见光图像，用户拖动鼠标控制裁剪框的大小覆盖整个区块，生成以图像中心为基点的裁剪框，利用此裁剪框对所有可见光图像进行裁剪；

14、s3.2利用radon变换求取区域中竖直空间定位标识偏离竖直的角度，判断图像是否倾斜度过大，若倾斜角度过大，则需重新采集区块图像；

15、s3.3利用sobel算子对区域图像进行水平和竖直梯度的计算，根据设定的梯度阈值寻找以每张图像中心为坐标原点的区块边界的坐标位置信息；

16、s3.4利用红外镜头和可见光镜头的焦距倍数关系、两个镜头之间的水平距离以及到物体表面的实际距离计算出两者之间的映射矩阵，从而得到红外图像中区块边界的位置信息矩阵，对红外图像进行分割和拼接；

17、将可见光和红外图像的中心分别作为像素坐标原点，竖直空间定位标识在可将光图像中的坐标为x1，则其在红外图像中的对应位置x2为：

18、

19、其中，f1和f2分别为可见光和红外镜头的焦距，两者单位均为mm，l为图像采集时无人机镜头到区块中心的距离，s为两个镜头在机载影像模块中的水平距离；

20、s3.5利用图像处理软件导出与红外图像相对应的温度矩阵；利用得到红外图像中区块边界的位置信息矩阵对温度矩阵进行分割和拼接，得到被测对象壁面的全尺度温度矩阵；

21、s4.大型lng储罐漏冷区域的识别和特征参数计算；

22、s4.1利用温标显示得到的二维温度矩阵，横坐标上限为所有区块覆盖的罐壁圆心角的角度，纵坐标上下限分别为顶部和底部水平空间定位标识的高度，在图中观察到低温区域的位置和形态；

23、s4.2设定温度阈值，图像处理软件会自动识别所拼接完成的图像中温度低于阈值的像素点个数并根据像素空间和实物空间的映射关系对漏冷区域的面积进行计算。

24、本发明的有益效果为：

25、1.本发明利用无人机携带机载影像模块对被测对象进行分区信息采集，将此在线的自动化检测技术推广到大型lng储罐漏冷检测中，有助于进一步推动和完善大型lng储罐的在线检测技术。

26、2.本发明提出了一种基于空间定位标识以及同一影像采集模块下可见光图像与红外图像的映射关系的红外图像拼接方法，能够实现图像数据的自动化处理，提高了大型lng储罐漏冷区域的智能化检测精度和效率。

技术特征：

1.一种基于图像拼接的大型lng储罐漏冷区域检测方法，其特征在于，检测方法采用的检测设备包括：

技术总结
一种基于图像拼接的大型LNG储罐漏冷区域检测方法，其属于大型低温容器安全运行的自动化和智能化检测领域。该方法为选择并在被测对象表面布置多个空间定位标识，将被测对象分为多个图像采集区块；采集各个图像区块的可见光和红外图像；基于空间定位标识以及可见光图像与红外图像之间的映射关系对红外图像进行拼接；大型LNG储罐漏冷区域的识别和特征参数计算。该方法基于空间定位标识以及同一影像采集模块下可见光图像与红外图像的映射关系的红外图像拼接，能够实现图像数据的自动化处理，提高大型LNG储罐漏冷区域的智能化检测精度和效率。

技术研发人员：周一卉,段笑明
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27