[发明专利]超声红外无损检测中热图序列缺陷信号的自动识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种超声红外无损检测中热图序列缺陷信号的自动识别方法。

背景技术

超声红外无损检测技术是二十世纪末发展并逐渐成熟的一种无损检测技术。此技术以一定频率的超声施加到被测试件，超声源通常选自用作塑料焊接的超声焊枪，超声脉冲时间长度、功率及压力等参数根据检测任务可调整。其检测原理为试件在超声激励下产生振动，缺陷表面由于摩擦或由于热弹效应而产生热量，采用红外热像仪连续观察和记录物体表面的温场变化，并通过现代计算机技术及图像信息处理技术进行时序热波信号的处理和分析，可实现对物体内部缺陷或损伤的检测。

超声红外无损检测技术所获得的实验数据为红外热图序列，其序列数随实验参数而改变。由于理论上仅缺陷处产生热量，而非缺陷处没有热量产生，为了避免环境温度等的影响，通常是热图序列中所有图像均减掉超声激励前的图像而得到温度变化热图序列。通过人工分析所获得温度变化热图序列中的较高温度区域，也就是灰度图像中的较亮区域而实现缺陷信号的判别。但在实际应用中，除了缺陷信号在灰度热图中表现为亮区域，大量干扰信号也表现为亮区域，比如热反射、喷漆造成的伪缺陷等。大量干扰信号的存在不仅给人工分析带来困难，也给自动识别带来困难。同时，由于大量应用是针对位于表面下的微裂纹检测，由于超声激励效率等因素的影响，所产生的热量而造成的温升可能仅略高于噪声水平，这同样给自动识别算法带来困难。由于热图中存在大量的干扰信号，利用传统的图像处理和识别方法有较大困难。目前，对于超声红外无损检测技术中缺陷信号的自动识别算法研究较少，郑凯等人针对一个具有两个锯缝的铝试件采用的缺陷信号判断标准为：缺陷区域的温度峰值、选定温度阈值以上的面积和热量的变化均为单调上升变为单调下降，同时，温度峰值、热量和面积单调下降随时间相继出现。但是在实际应用中，干扰信号可能具有其方法中所采用的类似特征，从而不能正确识别缺陷信号。同时，其仅针对一个被测试件，且未考虑微裂纹问题，而大部分应用且最重要的应用是针对微裂纹检测。

发明内容

本发明提供一种超声红外无损检测中热图序列缺陷信号的自动识别方法，用以自动识别待测试件是否有缺陷。

本发明的理论基础是在超声激励下，缺陷可近似看作为一个稳定热源。假设被测试件为一半无穷大平板，其厚度为D。并假设缺陷为矩形形状，其长宽分别为L₁和L₂，其距被测前表面距离为d。矩形缺陷靠近被测前表面的边缘中心点作为坐标原点，在不考虑下表面热量反射且热源函数简化为1的情况下，坐标点(u，v)在时刻τ的温度可简化为：