申请/专利权人：华能(浙江)能源开发有限公司长兴分公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745945A

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06T15/00;G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及数据识别处理技术领域，尤其涉及基于AI的锅炉炉膛水冷壁管壁图像采集与处理系统。首先，通过图像录像采集模块得到视频录像；然后，数据处理与转换模块将视频录像转换为图像并进行预处理；数据标注与训练模块对预处理后的图像进行标注，并训练表面缺陷检测算法模型；模型测试与部署模块对表面缺陷检测算法模型进行现场测试，并将模型分析数据结果反馈给模型迭代优化模块；模型迭代优化模块重新训练表面缺陷检测算法模型；通过三维可视化监管模块直观展现实时监测结果，为操作人员提供视觉辅助；最后，通过数据管理与追溯模块得到可供追溯的报警事件和录像资料。解决了现有技术中对图像数据处理的准确性较差、自适应性较低的问题。

主权项：1.一种基于AI的锅炉炉膛水冷壁管壁图像采集与处理系统，其特征在于，包括以下部分：图像录像采集模块，数据处理与转换模块，数据标注与训练模块，模型测试与部署模块，模型迭代优化模块，三维可视化监管模块，数据管理与追溯模块；所述图像录像采集模块，在锅炉炉膛水冷壁管壁中进行360度全方位摄像检测，得到视频录像，并将所述视频录像提供给数据处理与转换模块；所述数据处理与转换模块，将来自图像录像采集模块的视频录像转换为图像素材，并进行预处理，得到预处理后的图像数据，将预处理后的图像数据送至数据标注与训练模块进行进一步处理；所述数据标注与训练模块，对来自数据处理与转换模块的图像进行标注，区分表面有缺陷和无缺陷的图像，并使用深度学习技术基于标注的图像训练表面缺陷检测算法模型，并将训练好的表面缺陷检测算法模型送至模型测试与部署模块；所述模型测试与部署模块，对来自数据标注与训练模块的训练好的表面缺陷检测算法模型进行线上测试集校验，并将验证后的表面缺陷检测算法模型部署到现场，所述表面缺陷检测算法模型在实际环境中运行，并将模型分析数据结果反馈给模型迭代优化模块；所述模型迭代优化模块，基于现场的模型分析数据结果进行迭代标注，重新训练表面缺陷检测算法模型，得到优化后的表面缺陷检测算法算法模型，将优化后的表面缺陷检测算法模型重新送入模型测试与部署模块，形成闭环反馈；所述三维可视化监管模块，通过三维建模技术，将实时数据在三维环境中进行可视化展示，直观展现模型测试与部署模块的实时监测结果，为操作人员提供视觉辅助；所述数据管理与追溯模块，保存所有检测到的问题区域的数据，进行检测数据的管理和追溯，保存相关录像画面，得到可供追溯的报警事件和录像资料，并提供数据支持给数据处理与转换模块和数据标注与训练模块，形成数据的完整生命周期管理。

全文数据：

权利要求：

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