摘要
本申请涉及图像检测技术领域,具体涉及一种基于多模态图像的锅炉水垢检测方法与装置,所述方法包括:在检测温度下,通过双光谱成像系统对锅炉内壁进行全景扫描,同步采集可见光图像和红外热成像图像;基于可见光图像中水垢色度差值判断水垢类型并生成水垢分类图;基于在检测温度下获取的无垢锅炉的标准红外热成像图像,将红外热成像图像转换为呈现有温度异常区块的温度异常分布图;将温度异常分布图输入深度神经网络输出水垢厚度分布图,通过空间配准技术将水垢分类图与水垢厚度分布图对齐,确保相同空间位置的像素同时包含水垢类型和厚度值,生成呈现不同颜色区域的水垢类型及其对应厚度的水垢特征融合图,实现了锅炉水垢的精准检测与量化。