1.本技术涉及计算机处理技术领域，具体涉及一种材料疲劳检测的方法、设备、系统以及存储介质。
背景技术：2.变形测试应用于各种材料，不仅用于保证产品质量合格，而且用于验证材料设计的合理性。材料在工作过程中各点的应力随时间作周期性的变化，这种随时间作周期性变化的应力称为交变应力(也称循环应力)。在交变应力的作用下，虽然零件所承受的应力低于材料的屈服点，但经过较长时间的工作后产生裂纹或突然发生完全断裂的现象称为金属的疲劳。因此需要用疲劳试验去检测其疲劳强度，保障各种机械零件的可靠性。
3.传统的检测方法一种采用全场散斑识别和测量方法，例如公开号为cn 103575227b专利文献中公开了一种基于数据散斑的视觉引伸计实现方法，但图像采集操作复杂，通过在一个疲劳试验加载周期内采用10-20倍采样频率的采样方法，这种方法对于测量头中的工业相机的采样频率要求特别高，要求计算机的处理能力也非常高，且无法准确获得波峰和波谷的数据。另一种采用接触式测量方法，例如公开号为cn 215766881 u的专利文献中公开了一种接触式应变仪，是采用接触式测量方法，根据电阻器的变化实现应变的测量。但需要接触、精度较差、操作复杂，而且使用场景局限，仅能提供单一维方向的测量结果，无法获得全面的测量数据。
4.因此，需要一种新的疲劳工件检测方案。
技术实现要素：5.有鉴于此，本说明书实施例提供一种材料疲劳检测的方法、装置、系统及介质，用于疲劳工件变形以及应变过程的检测。
6.本说明书实施例提供以下技术方案：
7.本说明书实施例提供一种材料疲劳检测的方法，所述方法包括：控制器获取疲劳工件变形的模拟信号；终端获取所述疲劳工件的目标虚拟图像；所述终端根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息；控制器接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果；并将所述变形检测结果发送至疲劳试验机；疲劳试验机接收所述控制器返回的变形检测结果，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。
8.本说明书实施例还提供一种材料疲劳检测的终端，所述终端包括：
9.第一获取模块，用于获取疲劳工件的目标虚拟图像；
10.第一得到模块，用于根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
11.本说明书实施例还提供一种材料疲劳检测的控制器，应用于工件变形检测过程中，所述控制器包括：
12.第二获取模块，用于获取疲劳工件变形的模拟信号；
13.第一接收模块，用于接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；
14.第二得到模块，用于若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果。
15.本说明书实施例还提供一种材料疲劳检测的疲劳试验机，应用于工件变形检测过程中，所述疲劳试验机包括：
16.第二接收模块，用于接收控制器发送的变形检测结果，以便根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。
17.本发明实施例还提供一种材料疲劳检测的测量头，应用于工件变形检测过程中，所述测量头包括：激光测距仪、光源、以及工业镜头和工业相机；
18.激光测距仪，用于获取疲劳工件与所述测量头的距离；
19.工业镜头和工业相机，用于根据距离，获取所述待测工件的虚拟图像；
20.光源，用于设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息；
21.所述工业镜头和工业相机还用于根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波峰和波谷信息的目标虚拟图像。
22.本发明实施例还提供一种材料疲劳检测的系统，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行如下方法：控制器获取疲劳工件变形的模拟信号；终端获取所述疲劳工件的目标虚拟图像；所述终端根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息；控制器接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果；并将所述变形检测结果发送至疲劳试验机；疲劳试验机接收所述控制器返回的变形检测结果，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。
23.本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如下方法：控制器获取疲劳工件变形的模拟信号；终端获取所述疲劳工件的目标虚拟图像；所述终端根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息；控制器接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；若所述模拟信号与所述初步检测结果相
匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果；并将所述变形检测结果发送至疲劳试验机；疲劳试验机接收所述控制器返回的变形检测结果，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。
24.与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：
25.无需接触式检测，不仅实现疲劳工件检测的闭环实时反馈，通过该实施反馈判断是否继续加载疲劳工件或者重新对疲劳工件进行标记(可降低标记频率甚至无需标记)，进而触发改变疲劳工件的拍摄频率尤其可以降低拍摄频率，从而降低拍摄设备的性能要求，无需获取更高要求的清晰图像，还通过高精准的图像处理可得到多维度的变形检测结果，突破一维检测的局限性。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
27.图1是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的场景图；
28.图2是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法交互示意图；
29.图3是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图一；
30.图4是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图二；
31.图5是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图三；
32.图6是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图四；
33.图7是本发明实施例提供的一种测量头的结构示意图；
34.图8是本发明实施例提供的应用于工件变形检测过程中终端的结构示意图；
35.图9是本发明实施例提供的应用于工件变形检测过程中控制器的结构示意图；
36.图10是本发明实施例提供的应用于工件变形检测过程中疲劳试验机的结构示意图；
37.图11是本说明书实施例提供的一种材料疲劳检测的系统结构示意图。
具体实施方式
38.下面结合附图对本技术实施例进行详细描述。
39.以下通过特定的具体实例说明本技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。本技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
40.要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而
易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本技术，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目和方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
41.还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本技术的基本构想，图式中仅显示与本技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
42.另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践。
43.现有技术材料例如机械零件，如轴、齿轮、轴承、叶片、弹簧等，在工作中应力随时间作周期变化，但经过长时间后会出现金属疲劳等现象发生裂纹或者断裂，因此需通过疲劳试验来检测材料的强度。
44.有鉴于此，发明人发现材料疲劳检测通常采用接触式检测方法，仅能检测一维方向的应变，无法实现全面的测量数据，或者采用全场散斑测量的方法，该方法采用拍摄图像但对相机采样频率要求极高，例如采用高达20倍的采样频率仍不能获取疲劳试验过程中波峰波谷数据，检测不准确，且对相机性能要求高，导致检测成本高。
45.基于此，本说明书实施例提出了一种处理方案：如图1所示，图1是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的场景图。具体在疲劳试验机11上加载工件以及对疲劳工件进行标记等处理，触发测量头12进行拍照，终端13将拍摄的虚拟图像进行处理得到初步检测结果并发送至控制器14，控制器一方面获得疲劳工件的模拟信号，另一方面接收终端发送的初步检测结果，若模拟信号与初步检测结果相匹配，则确定最终的变形检测结果。通过控制器向疲劳试验机返回变形检测结果进一步可以确定是否继续加载工件或者对工件进行标记(例如降低放置工件的频率)，进而触发测量头的拍照，即一定程度上控制拍摄频率，尤其是可以降低拍摄频率，降低对拍摄设备的性能要求，无需高频设备以及高处理能力等。另一方面本发明终端通过采用新的处理方式可以提高获取检测结果的准确性和高效性。
46.需要说明的是，该控制器可集成于疲劳试验机或者终端，甚至集成于测量头等设备中，本实施例不作限定，可实现上述控制器的功能即可。
47.以下结合附图，说明本技术各实施例提供的技术方案。
48.图2是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法交互示意图，如图 2所示，本发明实施例的方法可以包括：
49.步骤s210、控制器获取疲劳工件变形的模拟信号。
50.具体地，参见图1，如图1所示，疲劳试验机与控制器连接，当疲劳试验机上加载疲劳工件试样时，一些实施例中该工件试样上布置标记点或者散斑应变片，当疲劳试验机对该工件试样进行拉伸、压缩或者拉、压交变负荷疲劳性能的过程时，控制器可读取相关信号，并进行放大拟合处理得到模拟信号，该模拟信号可以包括应力等的最大值或者最小值。
51.步骤s220、终端获取所述疲劳工件的目标虚拟图像。
52.结合图1，当疲劳试验机上加载疲劳工件时，测量头进行拍照获得工件试样对应的虚拟图像，终端经由该测量头获得疲劳工件的虚拟图像，最终获得目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。现有视觉高频疲劳试验，对测量头中工业相机的采样频率要求特别高，同时要求图像处理的能力也非常高，造成无法准确测量，甚至即使采用高达20倍的采样频率拍照也无法准确获得波峰和波谷等数据的试验场景。本发明实施测量头无需高频采样，进而无需要求终端具备较高的处理能力。
53.步骤s230、所述终端根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
54.终端接收测量头拍摄的虚拟图像，可以得到疲劳工件虚拟图像对应的初步检测结果，并将该初步检测结果发送至控制器；若控制器检测所述初步检测结果与模拟信号相匹配，则确定该虚拟图像为目标虚拟图像，即该初步检测结果对应的检测结果即为该疲劳工件的检测结果。一些实施例中，测量头拍摄若干个虚拟图像，但无需高频采拍，当前时刻拍摄的虚拟图像由终端进行特征提取，并将初步检测结果发送至控制器，若控制器检测该初步检测结果与模拟信号相匹配，则确定该虚拟图像为目标虚拟图像，即该初步检测结果对应的检测结果即为该疲劳工件的变形检测结果，且该目标虚拟图像可以获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。本发明实施例通过对虚拟图像处理可准确获得疲劳工件变形以及应变过程情况，突破一维检测的局限，实现对图像的全面检测，尤其可以轴向与横向检测图像的边界，获得更加准确的检测结果，进而通过终端对图像像素显示变化的处理，可获得对应应变过程中的最大应变力以及最小应变力，因此变形检测结果对应目标虚拟图像中显示的疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
55.步骤s240、控制器接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果。
56.结合上述实施例，控制器接收终端发送的疲劳工件对应虚拟图像的初步检测结果，若控制器检测该初步检测结果与获取的模拟信号相匹配，则确定该初步检测结果的虚拟图像为目标虚拟图像，进而根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果。
57.其中虚拟图像可以包括一个或者多个，即对应的初步检测结果也可以包括一个或者多个。
58.步骤s250、控制器若检测所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果；并将所述变形检测结果发送至疲劳试验机。
59.具体地，若控制器检测模拟信号与初步检测结果相匹配，则确定初步检测结果对应的虚拟图像为目标虚拟图像，则根据该目标虚拟图像确定疲劳工件对应的变形检测结果。最终将该变形检测结果返回至疲劳试验机，以便疲劳试验机根据该变形检测结果确定下一步是否加载疲劳工件或者是否需重新对疲劳工件进行标记，若疲劳试验机重新加载了疲劳工件或者对疲劳工件进行重新标记，则进一步触发测量头确定是否还需对疲劳工件进行采拍以及获得对应的虚拟图像。
60.步骤s260、疲劳试验机接收所述控制器返回的变形检测结果，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记或者根据变形检测结果确定加载疲劳
工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。
61.结合上述实施例，控制器将变形检测结果返回至疲劳试验机，进而疲劳试验机根据该变形检测结果确定下一步是否加载疲劳工件或者是否需重新对疲劳工件进行标记，进一步若疲劳试验机重新加载了疲劳工件或者对疲劳工件进行重新标记，则进一步触发测量头确定是否还需对疲劳工件进行采拍以及获得对应的虚拟图像。
62.本发明采用如图1所示的将测量数据反馈到疲劳试验机，形成闭环控制，能够准确合理的设置采样频率，进而准确获得疲劳试验波峰和波谷的数据。无需采用高频拍摄，降低拍摄设备性能的要求，但仍可以高效准确获得检测结果，实现应变控。
63.图3是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图一，应用于工件变形检测过程中的终端，如图3所示，所述方法可以包括：步骤s310～步骤s320。其中，步骤s310、获取疲劳工件的目标虚拟图像。
64.步骤s320、根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
65.本实施例的步骤s310～步骤s320，可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2中步骤s220～步骤s230所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
66.本实施例中终端可以实现图像中全面数据的处理，尤其实现轴向和横向边界的检测以及对标记点的高效处理，提高变形检测的准确性和高效性，突破一维检测的局限性。
67.在一些实施例中，根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，包括：根据所述目标虚拟图像，得到所述目标虚拟图像对应的图像子区域；对所述图像子区域进行灰度、滤波处理得到过滤灰度图；若所述过滤灰度图符合散斑应变片条件，则获得目标虚拟图像的初步检测结果。
68.具体地，获得疲劳工件的目标虚拟图像，利用虚拟图像构图的基本单元像素，对目标虚拟图像进行图像处理，可将目标虚拟图像划分为不同的图像子区域，对所述图像子区域进行灰度、滤波处理得到过滤灰度图，例如利用 opencv里的方法对图像子区域进行灰度转化、均值滤波。具体地，根据像素矩阵完成灰度的转化，将图像子区域中不重要的像素都染成背景色，使得虚拟图像中的重要部分被凸显出来。
69.进而检测若所述过滤灰度图符合散斑应变片条件，则获得目标虚拟图像的初步检测结果。具体地，在过滤灰度图上通过canny(边缘检测)算法获得过滤灰度图上灰度强度变化突出的部分，检测过滤灰度图是否符合散斑应变片条件，即将该过滤灰度图与标准散斑应变片进行对比，若过滤灰度图的梯度变化符合散斑应变片的范围，则确定该过滤灰度图为散斑应变片，进而获得该目标虚拟图像的初步检测结果。具体地，对散斑应变片的图像子区域进行像素计算，可获得散斑应变片图像子区域的像素平均值，并将该像素平均值标注至图像子区域的中心坐标处。在一些实施例中，通过canny在散斑应变片的梯度变化规律，例如设置一定灰度梯度变化范围定义为散斑应变片，即对应为标准散斑应变片。
70.本实施例不仅通过神经网络模型快速准确识别图像重要信息，尤其识别出疲劳工件标记点处的信息，对图像进行局部划分从而结合图像灰度像素信息来加强疲劳工件标记点处变形以及应力变化的获得，提高疲劳工件检测结果的准确性和高效性。
71.具体方式参见下述描述，在一些实施例中，根据所述目标虚拟图像，得到所述目标
虚拟图像对应的图像子区域，包括：将所述目标虚拟图像输入神经网络模型，获得疲劳工件上标记点在目标虚拟图像中的坐标信息；根据所述坐标信息，得到所述目标虚拟图像对应的图像子区域。
72.具体地，将目标虚拟图像输入神经网络模型，该神经网络模型通过各卷积层和连接层的设置可以精准获取疲劳工件在目标虚拟图像中的坐标信息，尤其可以获得疲劳工件标记点的坐标信息例如为(x,y,w,h；x、y表示中心点对应x轴y轴的坐标值，w代表宽度，h表示高度)，进而根据疲劳工件标记点的坐标信息，将目标虚拟图像划分为多个对应的图像子区域。以便采用这些图像子区域来获得疲劳工件的初步检测结果。通过在目标虚拟图像上进行标记点坐标的获得，从而将目标虚拟图像针对性地划分，使得后续明确获取疲劳工件标记点处的图像信息，有利于对目标虚拟图像的处理，降低处理要求和减少处理空间，不仅提高图像处理的准确度还提高处理效率。相比于现有技术采用双目立体视觉采集疲劳工件图像的过程，本发明实施例仅需一个测量头，其中设置有一个拍摄模块即可，降低拍摄疲劳工件相机或者摄像头的要求，从而降低拍摄要求，甚至降低拍摄设备的成本。
73.在一些实施例中，通过大量的散斑应变片图像训练该神经网络模型，采用卷积层进行图像的特征提取，进而压缩或者划分不断优化各连接层的设置阈值，最终获得符合散斑应变片中各子区域的坐标信息，尤其可以获得疲劳工件上标记点的坐标信息。进而将上述训练成功的神经网络模型应用于上述实施例获取目标虚拟图像中标记点对应的坐标信息以及根据标记点坐标信息得到图像子区域。
74.在一些实施例中，若所述过滤灰度图符合散斑应变片条件，则获得目标虚拟图像的初步检测结果，包括：若所述过滤灰度图符合灰度梯度阈值范围，则所述过滤灰度图为散斑应变片；对每个所述散斑应变片对应的图像子区域进行处理，得到所有所述散斑应变片对应的初步检测结果。具体地，初步检测结果可以包括疲劳工件标记点处的应力变化，例如最大应力和最小应力，以及整体疲劳工件的变形以及应力变化。一些实施例中，通过图像灰度的特征变化可以获得疲劳工件被拉伸或者压缩等变形过程中受力等情况的显示，例如可获得应力变化曲线，一些情况下，通过对图像的精确处理可获得变形过程中应力的最大与最小值，对应于图像中疲劳工件变形等波峰和波谷信息。进而可以通过获得波峰波谷值来验证该图像拍摄或者处理是否准确，是否达到拍照要求或者达到图像处理要求。
75.具体地，通过神经网络模型获得目标虚拟图像上疲劳工件标记点处的坐标信息，进而将目标虚拟图像划分为多个图像子区域，得到图像子区域对应的过滤灰度图。在过滤灰度图上通过canny算法获得过滤灰度图上灰度强度变化突出的部分，检测过滤灰度图符合散斑应变片条件，即将该过滤灰度图与标准散斑应变片进行对比，若过滤灰度图的梯度变化符合散斑应变片的范围，则确定该过滤灰度图为散斑应变片，进而获得该目标虚拟图像的初步检测结果。具体地，对散斑应变片的图像子区域进行像素计算，可获得散斑应变片图像子区域的像素平均值，并将该像素平均值标注至图像子区域的中心坐标处。在一些实施例中，通过canny在散斑应变片的梯度变化规律，例如设置一定灰度梯度变化范围定义为散斑应变片，即对应为标准散斑应变片。
76.本实施例继虚拟图像通过神经网络模型得到的图像子区域，采用canny 边缘算法对图像子区域进行处理，例如包括识别出每个图像子区域的边缘以及每个图像子区域的像素灰度值变化，若灰度值变化满足散斑应变条件，则对满足的过滤灰度图进行初步检测结
果的输出。无需继续采用神经网络模型处理，降低图像处理设置，继神经网络模型处理后突出的标记点信息，采用 canny边缘算法进而针对标记点划分的散斑应变得出初步检测结果，无需复杂算法的设置，不仅提升变形检测结果的准确率，还提升检测速率。
77.在一些实施例中，所述方法还包括：接收所述控制器确定的所述疲劳工件对应变形检测结果的通知。
78.具体地，终端将初步检测结果发送至控制器，若控制器检测初步检测结果与模拟信号相匹配，则控制器确定该初步检测结果为变形检测结果，并向终端返回该变形检测结果。在一些实施例中，终端接收该变形检测结果的通知后，会降低对虚拟图像处理的频率，或者缩小虚拟图像处理的范围(例如接收通知之前的虚拟图像均无需处理)。保证图像检测结果准确性的同时，提升检测速率。
79.图4是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图二，应用于工件变形检测过程中的控制器，如图4所示，所述方法可以包括步骤s410：～步骤s430。其中，步骤s410、获取疲劳工件变形的模拟信号。步骤s420、接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果。步骤s430、若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果。
80.本实施例的步骤s410～步骤s430，可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2中步骤s210、步骤s240～步骤s250所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
81.本发明实施例通过设置控制器不仅获取疲劳试验机的模拟信号，还可以接收终端处理获得的初步检测结果，当模拟信号和初步检测结果相匹配时，则确定最终的变形检测结果，以便疲劳试验机进一步确定加载工件或者对工件进行标记的情况，从而间接控制拍摄频率，降低采样频率，无需采用高频拍摄，降低设备性能要求，仍可以高效准确获得检测结果，实现应变控。
82.在一些实施例中，若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
83.本发明实施例中，控制器获取疲劳工件变形或者应变过程，通过模拟信号得到最大应力或者最小应力，终端通过对虚拟图像进行特征提取获得变形或应变过程中像素显示情况，进而将该像素显示情况转换为应力规律。进而控制器将像素转化规律与模拟信号对应的最大应力或者最小应力进行匹配，若相匹配，则获得目标虚拟图像，且该目标虚拟图像可获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
84.在一些实施例中，所述方法还包括：将所述变形检测结果发送至疲劳试验机、终端。
85.结合上述实施例，控制器检测若从疲劳试验机获得的模拟信号与从终端获得的初步检测结果相匹配，则确定该初步检测结果为变形检测结果，并将变形检测结果发送至疲劳试验机或者终端。进而疲劳试验机接收该变形检测结果后，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便影响测量头是否继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。在一些实施例中，终端接收该变形检测结果的通知后，会降低对虚拟图像处理的频率，或者缩小虚拟图像处理的范围(例如接收通知之前的虚拟图像均无需处理)。这样形成闭环控制，实现
应变控，可以控制测量头的采集拍摄频率，从而降低对工业相机的采样频率的要求，同时降低终端处理能力的要求，采样频率无需设置高达20倍以及更高。
86.图5是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图三，应用于工件变形检测过程中的疲劳试验机，如图5所示，所述方法包括步骤s510：接收控制器发送的变形检测结果，以便根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。本实施例的步骤s510，可以执行图2所示方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理参见图2中步骤s260所示方法中的相关描述，此处不再赘述。
87.结合上述实施例疲劳试验机接收该变形检测结果后，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便影响测量头是否继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。这样形成闭环控制，实现应变控，可以控制测量头的采集拍摄频率，从而降低对工业相机的采样频率的要求，同时降低终端处理能力的要求，采样频率无需设置高达20倍以及更高。
88.图6是本发明实施例提供的一种材料疲劳检测的方法流程图四，应用于工件变形检测过程中的测量头，如图6所示，所述方法包括：步骤s610～步骤s620。其中，步骤s610、设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息。步骤s620、根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波峰和波谷信息的目标虚拟图像。
89.参见图7，图7是本发明实施例提供的一种测量头的结构示意图，如图7 所示，该测量头包括：激光测距仪、光源，以及工业相机和工业镜头，其中，所述测量头的激光测距仪用于获取疲劳工件与所述测量头的距离；所述工业镜头和工业相机，用于根据距离，获取所述待测工件的虚拟图像；所述光源用于设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息；所述工业镜头和工业相机还用于根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波峰和波谷信息的目标虚拟图像。
90.具体地，测量头获取虚拟图像的过程中，根据激光测距仪获取疲劳工件与工业相机的距离来获取虚拟图像。一些实施例中，由于距离的远近不同拍摄过程对光线的要求不相同，测量头通过设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息；进而根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波峰和波谷信息的目标虚拟图像。提高获取的虚拟图像清晰度，进而根据该虚拟图像突破一维检测的局限，实现全面的数据检测，尤其实现轴向和横向边缘的检测以及标记处的检测，进而采用新的图像算法可以准确高效的获得检测结果，从而实现应变控，能够准确合理的设置采样频率，进而准确获得疲劳试验波峰和波谷的数据。无需采用高频拍摄，降低设备性能要求，仍可以高效准确获得检测结果，实现应变控。
91.图8是本发明实施例提供的应用于工件变形检测过程中终端的结构示意图，如图8所示，所述终端80包括：
92.第一获取模块81，用于获取疲劳工件的目标虚拟图像；
93.第一得到模块82，用于根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。
94.图8所示实施例的设备对应地可用于执行图2所示方法实施例中的步骤，其实现原
processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
113.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例侧重说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于后面说明的产品实施例而言，由于其与方法是对应的，描述比较简单，相关之处参见系统实施例的部分说明即可。
114.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
技术特征：1.一种材料疲劳检测的方法，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述方法包括：获取疲劳工件的目标虚拟图像；根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，包括：根据所述目标虚拟图像，得到所述目标虚拟图像对应的图像子区域；对所述图像子区域进行灰度、滤波处理得到过滤灰度图；若所述过滤灰度图符合散斑应变片条件，则获得目标虚拟图像的初步检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标虚拟图像，得到所述目标虚拟图像对应的图像子区域，包括：将所述目标虚拟图像输入神经网络模型，获得疲劳工件上标记点在目标虚拟图像中的坐标信息；根据所述坐标信息，得到所述目标虚拟图像对应的图像子区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述过滤灰度图符合散斑应变片条件，则获得目标虚拟图像的初步检测结果，包括：若所述过滤灰度图符合灰度梯度阈值范围，则所述过滤灰度图为散斑应变片；对每个所述散斑应变片对应的图像子区域进行处理，得到所有所述散斑应变片对应的初步检测结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收所述控制器确定的所述疲劳工件对应变形检测结果的通知。6.一种材料疲劳检测的方法，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述方法包括：获取疲劳工件变形的模拟信号；接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述变形检测结果发送至疲劳试验机、终端。9.一种材料疲劳检测的方法，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述方法包括：接收控制器发送的变形检测结果，以便根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。10.一种材料疲劳检测的方法，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述方法包
括：设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息；根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波峰和波谷信息的目标虚拟图像。11.一种材料疲劳检测的方法，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述方法包括：控制器获取疲劳工件变形的模拟信号；终端获取所述疲劳工件的目标虚拟图像；所述终端根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息；控制器接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则控制器根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果；并将所述变形检测结果发送至疲劳试验机；疲劳试验机接收所述控制器返回的变形检测结果，根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。12.一种材料疲劳检测的终端，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述终端包括：第一获取模块，用于获取疲劳工件的目标虚拟图像；第一得到模块，用于根据所述目标虚拟图像，得到所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果，并将所述初步检测结果发送至控制器；其中所述目标虚拟图像用于获得疲劳工件变形对应的波峰和波谷信息。13.一种材料疲劳检测的控制器，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述控制器包括：第二获取模块，用于获取疲劳工件变形的模拟信号；第一接收模块，用于接收终端发送的所述疲劳工件对应目标虚拟图像的初步检测结果；第二得到模块，用于若所述模拟信号与所述初步检测结果相匹配，则根据所述目标虚拟图像确定所述疲劳工件的变形检测结果。14.一种材料疲劳检测的疲劳试验机，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述疲劳试验机包括：第二接收模块，用于接收控制器发送的变形检测结果，以便根据所述变形检测结果确定不加载疲劳工件或不对疲劳工件进行标记；或者根据变形检测结果确定加载疲劳工件或对疲劳工件重新进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。15.一种材料疲劳检测的测量头，其特征在于，应用于工件变形检测过程中，所述测量头包括：激光测距仪、光源、以及工业镜头和工业相机；激光测距仪，用于获取疲劳工件与所述测量头的距离；工业镜头和工业相机，用于根据距离，获取所述待测工件的虚拟图像；光源，用于设置疲劳工件对应目标虚拟图像拍摄过程中的补光信息；所述工业镜头和工业相机还用于根据所述补光信息，拍摄疲劳工件变形过程中对应波
峰和波谷信息的目标虚拟图像。16.一种材料疲劳检测的系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至10中任一所述材料疲劳检测的方法。17.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至10中任一所述材料疲劳检测的方法。
技术总结本申请提供一种材料疲劳检测的方法、设备、系统以及存储介质，其中方法通过终端获取疲劳工件的目标虚拟图像，并获得疲劳工件对应的初步检测结果以及将初步检测结果发送至控制器，通过控制器检测初步检测结果与模拟信号相匹配，则确定最终变形检测结果。进而确定是否加载疲劳工件或是否对疲劳工件进行标记，以便测量头继续获取疲劳工件对应的虚拟图像。本发明无需接触式检测，不仅实现疲劳工件检测的闭环实时反馈，可降低标记频率甚至无需标记，进而触发改变疲劳工件的拍摄频率，降低拍摄设备的性能要求，无需获取更高要求的清晰图像，还通过高精准的图像处理可得到多维度的变形检测结果，突破一维检测的局限性。突破一维检测的局限性。突破一维检测的局限性。
技术研发人员：李长太
受保护的技术使用者：深圳市海塞姆科技有限公司
技术研发日：2022.06.21
技术公布日：2022/11/1
