[发明专利]非接触式裂纹测量方法及其装置在审

专利信息
申请号: 201811310560.1 申请日: 2018-11-06
公开(公告)号: CN109444150A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 李玉龙;袁莹涛;郭翔;索涛 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G01N21/88 分类号: G01N21/88
代理公司: 北京金岳知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11585 代理人: 王中;张硕
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 测量物 图像信息 比例系数 非接触式 裂纹测量 裂纹扩展 采集 测量效率 裂纹特征 预先建立 准确测量 像素
【权利要求书】:

1.一种非接触式裂纹测量方法,其特征在于,包括:

采集被测量物的图像信息;

确定采集的所述被测量物的图像信息的像素长度与该被测量物的物理长度的比例系数;

根据预先建立的裂纹特征模板,在采集的所述被测量物的图像信息中识别并提取裂纹信息;

根据所述比例系数计算所述裂纹信息的裂纹长度和裂纹扩展速度。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定采集的所述被测量物的图像信息的像素长度与该被测量物的物理长度的比例系数,包括:

设置已知物理尺寸的标定物,将所述标定物设置在图像采集区域内,根据标定物的像素尺寸与其物理尺寸的对比关系,确定所述被测量物的图像信息的像素长度与该被测量物的物理长度的比例系数。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

建立裂纹特征模板,其包括:收集多个含有裂纹的图片,对含有裂纹的图片中的裂纹区域进行标注,使用卷积神经网络对已标注的图片进行训练,得到所述裂纹特征模板。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据预先建立的裂纹特征模板,在采集的所述被测量物的图像信息中识别并提取裂纹信息,包括:

使用所述裂纹特征模板对所述图像信息进行检测,对含有裂纹的区域进行定位,标记出裂纹区域;

将被标记的区域之外的图像像素灰度值置0,被标注的区域的图像像素保持不变;

对处理后的图像信息进行梯度边缘提取,得到所述图像信息中裂纹的边缘图像。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述计算所述裂纹信息的裂纹长度,包括:

根据裂纹信息的像素长度和所述比例系数计算所述裂纹信息的裂纹长度。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算所述裂纹信息的裂纹扩展速度,包括:

根据当前帧图像的裂纹信息的裂纹长度、上一帧图像的裂纹信息的裂纹长度、以及两帧图像的时间间隔,计算所述裂纹信息的裂纹扩展速度。

7.一种非接触式裂纹测量装置,其特征在于,包括:

采集模块,用于采集被测量物的图像信息;

设备标定模块,用于确定采集的所述被测量物的图像信息的像素长度与该被测量物的物理长度的比例系数;

识别及提取模块,用于根据预先建立的裂纹特征模板,在采集的所述被测量物的图像信息中识别并提取裂纹信息;

计算模块,用于根据所述比例系数计算所述裂纹信息的裂纹长度和裂纹扩展速度。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述设备标定模块进一步用于,设置已知物理尺寸的标定物,将所述标定物设置在图像采集区域内,根据标定物的像素尺寸与其物理尺寸的对比关系,确定所述被测量物的图像信息的像素长度与该被测量物的物理长度的比例系数。

9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:

建立模块,用于建立裂纹特征模板,其包括:收集多个含有裂纹的图片,对含有裂纹的图片中的裂纹区域进行标注,使用卷积神经网络对已标注的图片进行训练,得到所述裂纹特征模板。

10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述识别及提取模块进一步用于:

使用所述裂纹特征模板对所述图像信息进行检测,对含有裂纹的区域进行定位,标记出裂纹区域;

将被标记的区域之外的图像像素灰度值置0,被标注的区域的图像像素保持不变;

对处理后的图像信息进行梯度边缘提取,得到所述图像信息中裂纹的边缘图像。

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