混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器与流程

1.本技术涉及混凝土检测技术领域，具体涉及一种混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器。


背景技术：

2.目前，在混凝土搅拌生产过程中，混凝土需要搅拌成匀质才可卸砼。在现有技术中，可以通过称重法计算匀质cv值(coefficient of variation，变异系数)、采集搅拌机电机平均电流或者采集混凝土表面的可见光图像来检测混凝土匀质性。由于称重法需要人工进行接触式测量，不仅浪费物料效率低，且操作危险性高。对于不同标号的混凝土，搅拌成匀质时对应的电流并不相同，使用电流法则需要采集大量样本库。而由于搅拌仓的灰尘较多，采集的可见光图像不仅会受到灰尘的干扰，且在没有光照的情况下无法采集到清晰的图像，从而无法对匀质性进行检测。因此，现有技术中的方法对于检测混凝土匀质性的准确性和效率比较低。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的是提供一种混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器。
4.为了实现上述目的，本技术第一方面提供一种混凝土匀质性检测方法，包括：
5.在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图；
6.去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；
7.将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；
8.根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
9.在本技术的实施例中，去除热像图的非搅拌区域，以得到目标热像图包括：获取热像图的非搅拌区域对应的背景掩码和搅拌区域对应的非背景掩码；根据背景掩码去除热像图的非搅拌区域，并基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，以得到目标热像图。
10.在本技术的实施例中，检测方法还包括：在获取背景掩码和非背景掩码之前，获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图；将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图；对多个灰度图进行背景建模，以确定背景掩码和非背景掩码。
11.在本技术的实施例中，检测方法还包括图像判别模型的训练步骤，训练步骤包括：获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史目标热像图，以及每个历史目标热像图对应的混凝土的历史匀质性结果，历史目标热像图是指去除非搅拌区域后的历史热像图；对多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图；将多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练。
12.在本技术的实施例中，将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像
判别模型，以对图像判别模型进行训练包括：将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型；采用轻量级的深度学习网络对图像判别模型进行二分类训练，以使得图像判别模型输出预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率。
13.在本技术的实施例中，检测方法还包括：在得到目标热像图之后，提取目标热像图中每个像素点的热反射率；确定全部热反射率的标准差；根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
14.在本技术的实施例中，根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果包括：在标准差小于或等于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为均匀；在标准差大于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为非均匀。
15.在本技术的实施例中，检测方法还包括：在确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果之后，确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果；在多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点搅拌均匀；在多个匀质性结果为均匀的比例小于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点未搅拌均匀。
16.本技术第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的混凝土匀质性检测方法。
17.本技术第三方面提供一种混凝土匀质性检测装置，包括：
18.热成像设备，用于获取待检测混凝土的热像图；以及
19.处理器，被配置成执行上述的混凝土匀质性检测方法。
20.本技术第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的混凝土匀质性检测方法。
21.通过上述混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器，在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图；去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。通过非接触式的热成像技术来检测混凝土的匀质性，可以过滤搅拌仓的灰尘，相较于普通的光学相机，无需依赖光照。不仅可以准确反映出混凝土的匀质性，且提高了检测过程的安全性，使得检测结果更加准确，效率更高。
22.本技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
23.附图是用来提供对本技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本技术实施例，但并不构成对本技术实施例的限制。在附图中：
24.图1示意性示出了根据本技术实施例的混凝土匀质性检测方法的流程示意图；
25.图2示意性示出了根据本技术实施例的待检测混凝土的热像图的示意图；
26.图3示意性示出了根据本技术实施例的待检测混凝土的可见光图像p1的示意图；
27.图4示意性示出了根据本技术实施例的待检测混凝土的可见光图像p2的示意图；
28.图5示意性示出了根据本技术实施例的混凝土匀质性检测装置的结构框图；
29.图6示意性示出了根据本技术实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
30.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术实施例，并不用于限制本技术实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
31.图1示意性示出了根据本技术实施例的混凝土匀质性检测方法的流程示意图。如图1所示，在本技术一实施例中，提供了一种混凝土匀质性检测方法，包括以下步骤：
32.s102，在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图。
33.混凝土又称为“砼”，主要成分包括水泥、砂、石、水等。不同的物质成分具有不同的热反射率，因此在热像图中具有不同的温度场分布。当混凝土搅拌均匀时，采集到的热像图的温度场的分布应当一致的。待检测混凝土是搅拌设备内待进行检测匀质性的混凝土。预设时间点是指在待预测混凝土搅拌过程中，预测待检测混凝土匀质性的时间点。在待检测混凝土的搅拌过程中，处理器可以获取待检测混凝土在预设时间点的热像图。热像图可以通过热成像仪采集。如图2所示，图2为热成像仪采集的待检测混凝土表面的热像图。
34.s104，去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图。
35.参考图3和图4，图3和图4为光学相机拍摄的可见光图像p1和p2，两个图像的中间区域为搅拌区域，边缘区域为非搅拌区域。那么，将光学相机替换成热成像仪，则采集的热像图中的中间区域为搅拌混凝土的搅拌区域，边缘区域为设备结构部分的非搅拌区域。设备结构的物质成分通常是固定不变的，其热反射率不变，在热成像图中的温度场也不会发生改变。因此，对混凝土的均匀性进行判断无需参考非搅拌区域对应的数据。处理器可以去除热像图中的非搅拌区域，得到只包含搅拌区域的目标热像图。
36.s106，将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果。
37.s108，根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
38.图像判别模型是指可以对目标热像图进行识别，从而输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果。预测结果可以是均匀或非均匀。那么，处理器可以根据预测结果来确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。匀质性结果可以是均匀或非均匀。通过非接触式的热成像技术来检测混凝土的匀质性，可以过滤搅拌仓的灰尘，相较于普通的光学相机，无需依赖光照，且成像质量更好。不仅可以准确反映出混凝土的匀质性，且提高了检测过程的安全性，使得检测结果更加准确，效率更高。
39.在一个实施例中，去除热像图的非搅拌区域，以得到目标热像图包括：获取热像图的非搅拌区域对应的背景掩码和搅拌区域对应的非背景掩码；根据背景掩码去除热像图的非搅拌区域，并基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，以得到目标热像图。
40.在一个实施例中，检测方法还包括：在获取背景掩码和非背景掩码之前，获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图；将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图；对多个灰度图进行背景建模，以确定背景掩码和非背景掩码。
41.背景掩码和非背景掩码是一种二进制图像，其中白色像素表示非背景,黑色像素表示背景。处理器可以先获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图，再将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图。由于热成像仪固定安装于搅拌设备，因此历史热像图中非搅拌区域也是固定不变的。那么，处理器可以基于多个灰度图进行高斯混合背景建模，对于灰度图的每个像素位置，提取出多个灰度图对于该像素位置的多个像素值，计算像素值的均值和标准差。由于背景区域的热反射率基本保持不变，那么可以将像素值的标准差小于或等于预设值对应的像素位置确定为背景像素，其余为非背景像素。预设值是指技术人员根据经验设置的同一像素位置对应的多个灰度图的多个像素值对应的标准差阈值。则，处理器可以得到背景像素对应的背景掩码和非背景像素的非背景掩码。
42.基于历史热像图得到的非背景掩码，处理器可以根据非背景掩码去除预设时间点采集的热像图的背景区域，在基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，从而根据消噪后的非背景掩码确定目标热像图。
43.在一个实施例中，检测方法还包括图像判别模型的训练步骤，训练步骤包括：获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史目标热像图，以及每个历史目标热像图对应的混凝土的历史匀质性结果，历史目标热像图是指去除非搅拌区域后的历史热像图；对多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图；将多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练。
44.在一个实施例中，将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练包括：将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型；采用轻量级的深度学习网络对图像判别模型进行二分类训练，以使得图像判别模型输出预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率。
45.在历史搅拌过程中，将搅拌开始一段时间内采集的历史热像图作为非均匀类，其历史匀质性结果为非均匀。将长时间搅拌后的一段时间采集的历史热像图作为均匀类，其历史匀质性结果为均匀。根据上述方法去除非搅拌区域的历史热像图即为历史目标热像图。处理器可以对多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图。具体地，可以根据以下公式(1)进行归一化处理：
[0046][0047]
其中，z是指归一化后的数值，x是指每个历史目标热像图的每个像素的像素值，mean是指每个历史目标热像图的全部像素值的均值，std是指每个历史目标热像图的全部像素值的标准差。通过归一化处理，可以使得历史目标热像图可以获得更好的数据分布。
[0048]
进一步地，将多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型。并将80％的数据作为训练集，20％的数据作为验证集，对图像判别模型进行训练。图像判别模型可以采用轻量级的深度学习网络，例如mobilenet网络对图像判别模型进行二分类训练，从而使得图像判别模型输出预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率，以更快的得出预测结果。
[0049]
在一个实施例中，检测方法还包括：在得到目标热像图之后，提取目标热像图中每个像素点的热反射率；确定全部热反射率的标准差；根据标准差确定待检测混凝土在预设
时间点的匀质性结果。
[0050]
在一个实施例中，根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果包括：在标准差小于或等于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为均匀；在标准差大于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为非均匀。
[0051]
基于历史热像图得到的非背景掩码，处理器可以根据非背景掩码去除预设时间点采集的热像图的背景区域，在基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，从而根据消噪后的非背景掩码确定目标热像图。在得到目标热像图之后，处理器可以提取热像图中每个像素点对应的热反射率，根据热像图中全部像素点对应的热反射率，来计算全部热反射率的标准差。预设阈值是指技术人员根据经验设置的热像图中全部像素点的热反射率的标准差阈值。在标准差小于或等于预设阈值的情况下，说明待检测混凝土的各个物质成分团聚在搅拌设备的不同区域，因此温度场分布不一致。处理器可以确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果为均匀。在标准差大于预设阈值的情况下，说明待检测混凝土的各个物质成分充分搅拌区域，各个物质成分均匀分散，处理器可以确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果为非均匀。
[0052]
在一个实施例中，检测方法还包括：在确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果之后，确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果；在多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点搅拌均匀；在多个匀质性结果为均匀的比例小于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点未搅拌均匀。
[0053]
图像判别模型输入的是单帧热像图，基于每帧热像图输出一个预测结果。而由于采集的热像图是混凝土拌合物的表面图像，当待检测混凝土的拌合物接近均匀的状态下，其表面呈现的状态为均匀，但其拌合物内部并未完全搅拌均匀。那么，针对此时采集的热像图，即便输出的预测结果为均匀，也不能够判断待检测混凝土此时已经均匀。若待检测混凝土的拌合物并未均匀，在搅拌设备的持续搅拌下，会把待检测混凝土为非均匀的拌合物带至表面，此时采集到的热像图对应的预测结果为非均匀。那么，在接近均匀的这一小段时间，图像判别模型会反复输出不同的预测结果。基于不同的预测结果，生产系统无法确定卸砼时机。
[0054]
为了确定待检测混凝土实际的匀质性，在确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果之后，处理器可以确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果。其中，该匀质性结果可以是通过图像判别模型输出的预测结果，也可以是根据热反射率标准差得出的匀质性结果。目标时间点是指在待预测混凝土搅拌过程中，预测待检测混凝土匀质性的时间点，并且目标时间点是在预设时间点之后的一个时间点，且邻近预设时间点。在多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点搅拌均匀。在多个匀质性结果为均匀的比例小于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点未搅拌均匀。预设比例是指匀质性结果为均匀所占的比例，可以设置为90％。通过对连续时间的多个热像图得到的多个匀质性结果，可以分析出目标时间点的待检测混凝土的拌合物均匀还是非均匀，提高判断混凝土匀质性的准确度，从而可以准确得出生产系统的卸砼时机，生产出搅拌均匀的混凝土拌合物。
[0055]
通过上述混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器，在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图，以及在历史搅拌过程中，获取多个历史热像图，分别转化为灰度图后进行背景建模，得到背景掩码和非背景掩码。通过背景掩码去除热像图中的非搅拌区域，并对非背景掩码进行开闭运算消噪，得到目标热像图。基于目标热像图对待检测混凝土的匀质性检测，有两种方式。一种是将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果，根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。另一种是计算目标热像图全部像素点的热反射率的标准差，根据标准差的值来确定匀质性结果。通过非接触式的热成像技术来检测混凝土的匀质性，可以过滤搅拌仓的灰尘，相较于普通的光学相机，无需依赖光照，成像质量更好。不仅可以准确反映出混凝土的匀质性，且提高了检测过程的安全性，使得检测结果更加准确，效率更高。而在获得目标时间点之前的多个连续的时间点对应的多个匀质性结果后，根据匀质性结果为均匀所占的比例来确定目标时间点的待检测混凝土是否均匀，从而提高判断混凝土匀质性的准确度，以准确得出生产系统的卸砼时机，生产出搅拌均匀的混凝土拌合物。
[0056]
图1为一个实施例中混凝土匀质性检测方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0057]
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种混凝土匀质性检测装置，检测装置包括：
[0058]
热成像设备10，用于获取待检测混凝土的热像图；
[0059]
处理器20，被配置成执行上述的混凝土匀质性检测方法
[0060]
热成像设备10安装于混凝土搅拌设备的上方，可以采集待检测混凝土表面的热像图。处理器20可以控制热成像设备10在预设时间点采集热像图。热成像设备10将热像图传输给处理器20，通过处理器20去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图，将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果，从而根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
[0061]
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现对混凝土匀质性检测方法。
[0062]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
[0063]
本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述混凝土匀质性检测方法。
[0064]
本技术实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述混凝土匀质性检测方法。
[0065]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结
构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器a01、网络接口a02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器a01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器a03和非易失性存储介质a04。该非易失性存储介质a04存储有操作系统b01、计算机程序b02和数据库(图中未示出)。该内存储器a03为非易失性存储介质a04中的操作系统b01和计算机程序b02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储混凝土匀质性检测方法的数据。该计算机设备的网络接口a02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序b02被处理器a01执行时以实现一种混凝土匀质性检测方法。
[0066]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0067]
本技术实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：
[0068]
在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图；去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
[0069]
在一个实施例中，去除热像图的非搅拌区域，以得到目标热像图包括：获取热像图的非搅拌区域对应的背景掩码和搅拌区域对应的非背景掩码；根据背景掩码去除热像图的非搅拌区域，并基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，以得到目标热像图。
[0070]
在一个实施例中，检测方法还包括：在获取背景掩码和非背景掩码之前，获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图；将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图；对多个灰度图进行背景建模，以确定背景掩码和非背景掩码。
[0071]
在一个实施例中，检测方法还包括图像判别模型的训练步骤，训练步骤包括：获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史目标热像图，以及每个历史目标热像图对应的混凝土的历史匀质性结果，历史目标热像图是指去除非搅拌区域后的历史热像图；对多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图；将多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练。
[0072]
在一个实施例中，将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练包括：将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型；采用轻量级的深度学习网络对图像判别模型进行二分类训练，以使得图像判别模型输出预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率。
[0073]
在一个实施例中，检测方法还包括：在得到目标热像图之后，提取目标热像图中每个像素点的热反射率；确定全部热反射率的标准差；根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
[0074]
在一个实施例中，根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果包括：在标准差小于或等于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为均匀；在标准差大于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为非均匀。
[0075]
在一个实施例中，检测方法还包括：在确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性
结果之后，确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果；在多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点搅拌均匀；在多个匀质性结果为均匀的比例小于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点未搅拌均匀。
[0076]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
[0077]
在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图；去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
[0078]
在一个实施例中，去除热像图的非搅拌区域，以得到目标热像图包括：获取热像图的非搅拌区域对应的背景掩码和搅拌区域对应的非背景掩码；根据背景掩码去除热像图的非搅拌区域，并基于开闭运算消除非背景掩码的噪声，以得到目标热像图。
[0079]
在一个实施例中，检测方法还包括：在获取背景掩码和非背景掩码之前，获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图；将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图；对多个灰度图进行背景建模，以确定背景掩码和非背景掩码。
[0080]
在一个实施例中，检测方法还包括图像判别模型的训练步骤，训练步骤包括：获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史目标热像图，以及每个历史目标热像图对应的混凝土的历史匀质性结果，历史目标热像图是指去除非搅拌区域后的历史热像图；对多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图；将多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练。
[0081]
在一个实施例中，将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型，以对图像判别模型进行训练包括：将多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至图像判别模型；采用轻量级的深度学习网络对图像判别模型进行二分类训练，以使得图像判别模型输出预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率。
[0082]
在一个实施例中，检测方法还包括：在得到目标热像图之后，提取目标热像图中每个像素点的热反射率；确定全部热反射率的标准差；根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。
[0083]
在一个实施例中，根据标准差确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果包括：在标准差小于或等于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为均匀；在标准差大于预设阈值的情况下，确定匀质性结果为非均匀。
[0084]
在一个实施例中，检测方法还包括：在确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果之后，确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果；在多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点搅拌均匀；在多个匀质性结果为均匀的比例小于预设比例的情况下，确定待检测混凝土在目标时间点未搅拌均匀。
[0085]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0086]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0087]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0088]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0089]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0090]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
[0091]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0092]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0093]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：在待检测混凝土的搅拌过程中，获取所述待检测混凝土在预设时间点的热像图；去除所述热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；将所述目标热像图输入至图像判别模型，以通过所述图像判别模型输出所述待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；根据所述预测结果确定所述待检测混凝土在所述预设时间点的匀质性结果。2.根据权利要求1所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述去除所述热像图的非搅拌区域，以得到目标热像图包括：获取所述热像图的非搅拌区域对应的背景掩码和搅拌区域对应的非背景掩码；根据所述背景掩码去除所述热像图的非搅拌区域，并基于开闭运算消除所述非背景掩码的噪声，以得到所述目标热像图。3.根据权利要求2所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：在获取所述背景掩码和所述非背景掩码之前，获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史热像图；将每个历史热像图转换为灰度图，以得到与每个历史热像图对应的灰度图；对多个灰度图进行背景建模，以确定所述背景掩码和所述非背景掩码。4.根据权利要求1所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括图像判别模型的训练步骤，所述训练步骤包括：获取混凝土在历史搅拌过程中的多个历史目标热像图，以及每个历史目标热像图对应的混凝土的历史匀质性结果，所述历史目标热像图是指去除非搅拌区域后的历史热像图；对所述多个目标历史热像图进行归一化处理，以得到多个处理后的历史目标热像图；将所述多个处理后的历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至所述图像判别模型，以对所述图像判别模型进行训练。5.根据权利要求4所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述将所述多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至所述图像判别模型，以对所述图像判别模型进行训练包括：将所述多个历史目标热像图和多个历史匀质性结果输入至所述图像判别模型；采用轻量级的深度学习网络对所述图像判别模型进行二分类训练，以使得所述图像判别模型输出所述预测结果为均匀或非均匀分别对应的预测概率。6.根据权利要求1所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：在得到目标热像图之后，提取所述目标热像图中每个像素点的热反射率；确定全部热反射率的标准差；根据所述标准差确定所述待检测混凝土在所述预设时间点的匀质性结果。7.根据权利要求6所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述根据所述标准差确定所述待检测混凝土在所述预设时间点的匀质性结果包括：在所述标准差小于或等于预设阈值的情况下，确定所述匀质性结果为均匀；在所述标准差大于预设阈值的情况下，确定所述匀质性结果为非均匀。8.根据权利要求1或6所述的混凝土匀质性检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：
在确定所述待检测混凝土在所述预设时间点的匀质性结果之后，确定在目标时间点之前与多个连续的时间点，并确定与每个时间点分别对应的多个匀质性结果；在所述多个匀质性结果为均匀的比例大于或等于预设比例的情况下，确定所述待检测混凝土在所述目标时间点搅拌均匀；在所述多个匀质性结果为均匀的比例小于所述预设比例的情况下，确定所述待检测混凝土在所述目标时间点未搅拌均匀。9.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至8中任意一项所述的混凝土匀质性检测方法。10.一种混凝土匀质性检测装置，其特征在于，包括：热成像设备，用于获取待检测混凝土的热像图；如权利要求9所述的处理器。11.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至8中任一项所述的混凝土匀质性检测方法。

技术总结
本申请实施例提供一种混凝土匀质性检测方法、检测装置、存储介质及处理器。检测方法包括：在待检测混凝土的搅拌过程中，获取待检测混凝土在预设时间点的热像图；去除热像图中的非搅拌区域，以得到目标热像图；将目标热像图输入至图像判别模型，以通过图像判别模型输出待检测混凝土搅拌匀质性的预测结果；根据预测结果确定待检测混凝土在预设时间点的匀质性结果。通过非接触式的热成像技术来检测混凝土的匀质性，不仅可以准确反映出混凝土的匀质性，且提高了检测过程的安全性，使得检测结果更加准确，效率更高。效率更高。效率更高。


技术研发人员：褚怡文 黄佳炜 张逢源 邓立波 齐华
受保护的技术使用者：湖南中联重科混凝土机械站类设备有限公司
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/9/20