一种用于钻孔内图像质量的检测方法

本申请公开了一种用于钻孔内图像质量的检测方法，包括：采集不同洗孔阶段的孔壁图像并进行质量标注与数据增强，利用深度学习模型提取质量特征并训练构建图像质量评估模型，洗孔过程中，模型对实时采集的孔壁图像输出质量评分，计算连续多帧评分的平均值与方差；当平均值达到预设阈值且方差低于阈值时，判定洗孔完成，否则继续维持洗孔，收到洗孔完成信号后，自动控制光谱探头伸出、聚焦并采集数据，同时记录本次评分结果；若光谱观测发现异常，则退回至重新洗孔验证，该方法以深度学习模型替代人工肉眼判断，实现了洗孔终结时机的自动、客观、稳定判定，并在判定完成后无缝触发光谱观测，确保了每次光谱观测均在统一的孔壁洁净度基准下进行。