(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210798791.1 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 广州一洲信息技 术有限公司 地址 510640 广东省广州市天河区金颖路1 号715房 (72)发明人 黄俭　杜红继　黄杰　许永辉　 何日福　邓连根　张先稳　张厚来　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 郭浩辉 (51)Int.Cl. G01N 21/84(2006.01) G01N 21/01(2006.01) G01N 3/08(2006.01) G01N 3/02(2006.01)G01B 11/00(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种钢筋断裂位置和形态的识别方法及装 置 (57)摘要 本发明公开了一种钢筋断裂位置和形态的 识别方法及装置， 所述方法通过钢筋区域识别模 型对待识别钢筋的所包含的钢筋区域类型进行 识别， 并根据所识别出来的钢筋区域类型， 同时 结合钢筋断裂位置检测模型识别出待识别钢筋 的断裂位置， 最后基于待识别钢筋的断裂位置以 及断裂形态识别模型识别出待识别钢筋的断裂 形态和钢筋的断裂位置。 通过 实施本发明实施例 能自动确定待识别钢筋的断裂位置及断裂形态， 且能进一步判断是属于延性断裂还是属于脆性 断裂无需人工检验， 节省了人力成本并提高了效 率。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115236077 A 2022.10.25 CN 115236077 A 1.一种钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取已断裂的待识别钢筋的待识别图像， 并对所述待识别图像所包含的钢筋区域类型 进行识别； 其中， 所述钢筋区域类型包括： 母材区、 接 头区、 焊缝区以及热影响区； 从所述待识别图像中提取钢筋主体图像， 继而将所述钢筋主体图像输入至预设的钢筋 断裂位置检测模型中， 以使所述钢筋断裂位置检测模型根据所述钢筋主体图像确定所述待 识别钢筋的断裂位置； 若所述待识别钢筋满足第 一预设条件、 第 二预设条件或第 三预设条件则判定所述待识 别钢筋为脆性断裂， 否则根据所述待识别钢筋的断裂位置从所述钢筋主体图像中提取断裂 位置区域图像， 继而将所述断裂位置区域图像输入到预设的断裂形态识别模型中， 以使所 述断裂形态识别模型在检测出所述断裂位置区域图像中存在颈缩形态的形变区域时， 确定 所述待识别钢筋的断裂形态为延性断裂， 在未检测出所述断裂位置区域图像中存在颈缩形 态的形变区域时， 确定所述待识别钢筋的断裂形态为脆性断裂； 其中， 所述第一预设条件 为： 所述待识别钢筋的断裂位置位于接头区边缘； 所述第二预设条件为： 未检测到断裂位置 且所述待识别钢筋所对应的待识别图像中包含接头区； 所述第三预设条件为： 所述待识别 钢筋的断裂位置位于 接头区。 2.如权利要求1所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特征在于， 对所述待识别图 像所包含的钢筋区域类型进行识别， 具体包括： 将所述待识别图像输入至预设的钢筋区域识别模型中， 以使所述钢筋区域识别模型识 别出所述待识别图像所包含的第一钢筋区域类型； 其中， 所述第一钢筋区域类型包括： 母材 区、 接头区以及焊缝区； 在识别出所述待识别图像中包含焊缝区时， 计算所述待识别钢筋 的钢筋直径， 根据所 述钢筋直径确定所述待识别钢筋的热影响区； 其中， 所述热影响区为与所述待识别钢筋的 焊缝区两端的距离在预设长度内的区域； 所述预设长度为所述钢筋直径的第一预设倍数。 3.如权利要求2所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特征在于， 所述计算所述待 识别钢筋的钢筋直径， 具体包括： 截取所述待识别图像中焊缝区所在的第 一区域图像， 继而将所述第 一区域图像进行纵 向直线检测； 以第一区域图像的图像中心为基准， 将所检测出来的所有纵向直线， 按纵向直线在第 一区域图像中的对应位置分为左右两个纵向直线组， 并过滤掉直线长度小于预设长度的直 线； 将左纵向直线组中长度最长的直线作为所述待识别钢筋的左侧边缘直线， 将右纵向直 线组中长度最长的直线作为所述待识别钢筋的右侧边 缘直线； 计算第一区域图像的图像中心到左侧边缘直线和 右侧边缘直线的距离之和， 获得所述 待识别钢筋的钢筋直径。 4.如权利要求3所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特 征在于， 还 包括： 若所述待识别钢筋的断裂位置位于母材区， 且所述待识别钢筋所对应的待识别图像包 含焊缝区， 则计算断裂位置与最近的焊缝区端点的距离并进行 标记； 若所述待识别钢筋的断裂位置位于母材区， 且所述待识别钢筋所对应的待识别图像包 含接头区， 则计算断裂位置与最近的接 头区端点的距离并进行 标记；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115236077 A 2若所述待识别钢筋的断裂位置位于热影响区， 则计算断裂位置与最近的焊缝区端点的 距离并进行 标记； 若所述待识别钢筋的断裂位置位于焊缝区， 则设置断裂位置距离焊缝区断点的距离为 0并进行标记； 若所述待识别钢筋的断裂位置位于接头区边缘， 则生成钢筋从机械连接件内滑出的标 记信息； 若未检测到断裂位置， 且所述待识别钢筋所对应的待识别图像包含接头区， 则并生成 钢筋在机 械连接件内松动的标记信息； 若所述待识别钢筋的断裂位置位于 接头区， 则生成机 械连接件 破坏的标记信息 。 5.如权利要求1所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特征在于， 钢筋区域识别模 型的生成具体包括： 获取若干钢筋图片， 并对各所述钢筋图片中所包含的钢筋区域进行标注生成标注数据 集； 获取若干背景图片， 并基于获取的背景图像执行组合图像生成操作； 其中， 所述组合图 像生成操作包括： 从所述标注数据集中随机选取一未被选取过的钢筋图片， 提取所选取 的 钢筋图片中的第一钢筋主体图像， 继而将所述第一钢筋主体图像与任意一背 景图片进 行组 合， 生成组合图像； 重复执行所述组合图像生成操作， 直至所述标注数据集中的钢筋图片均组合完毕， 继 而将所生成的所有组合图像作为随机生成数据集； 将所述标注数据集以及所述随机生成数据集作为所述钢筋区域识别模型的数据集， 对 预设的深度学习分割模型进行训练， 生成所述钢筋区域识别模型。 6.如权利要求1所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特征在于， 钢筋断裂位置检 测模型的生成， 具体包括： 获取若干第 二钢筋图片， 并对各所述第 二钢筋图片中钢筋主体图像的断裂位置进行标 注， 生成钢筋断裂位置检测模型的数据集； 根据所述钢筋断裂位置检测模型的数据集对预设的深度 学习目标检测模型进行训练， 生成所述钢筋断裂位置检测模型。 7.如权利要求1所述的钢筋断裂位置和形态的识别方法， 其特征在于， 钢筋断裂形态识 别模型的生成， 具体包括： 获取若干第三钢筋图片， 并对各第三钢筋图片各断裂位置区域的图像进行截取， 生成 若干断裂区域图像； 将存在颈缩形态的形变区域的断裂区域图像标注为延性断裂， 将不存在颈缩形态的形 变区域的断裂区域图像标注为脆性断裂， 将标注完成后的断裂区域图像作为钢筋断裂形态 识别模型的数据集； 根据所述钢筋断裂形态识别模型的数据集对预设的深度 学习分类识别模型进行训练， 生成所述钢筋断裂形态 识别模型。 8.一种钢筋断裂位置和形态的识别装置， 其特征在于， 包括： 钢筋区域确定模块、 钢筋 断裂位置确定模块以及钢筋断裂形态确定模块； 所述钢筋区域确定模块， 用于获取已断裂的待识别钢筋 的待识别图像， 并对所述待识权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115236077 A 3