[发明专利]一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法有效
申请号: | 201911167482.9 | 申请日: | 2019-11-25 |
公开(公告)号: | CN110956618B | 公开(公告)日: | 2022-06-21 |
发明(设计)人: | 齐子诚;倪培君;赵洁;任丽宏;唐盛明;郑颖;左欣;李红伟;付康;郭智敏;张荣繁;王晓燕;张维国;乔日东 | 申请(专利权)人: | 中国兵器科学研究院宁波分院 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G01N21/88 |
代理公司: | 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 | 代理人: | 袁忠卫;方宁 |
地址: | 315103 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 变异 系数 ct 图像 缺陷 定量 方法 | ||
1.一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、采用机械手段制造出与被测试片材质一致的圆形对比试块,并在对比试片上开设有多种尺寸的圆形通孔;
步骤2、分别对打孔的对比试片和被测试片进行线阵工业CT扫描,获取对比试片和被测试片的CT图像;
步骤3、在对比试片的CT图像中选取多个大小相同的M*N区域,且每个选取的M*N区域图像中包含一个圆形通孔或不包含圆形通孔,该圆形通孔对应为小缺陷,并分别对选取的包含有不同尺寸的小缺陷区域图像和无缺陷区域图像进行t次小波分解,计算每幅选取的区域图像各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数cvt,计算公式为:
其中,t为小波分解次数,t为正整数,σt为第t次小波分解后低频成分小波系数的标准偏差,μ t 为第t次小波分解后低频成分小波系数的均值,ft(i,j)为第t次小波分解后低频成分小波系数中坐标位置为(i,j)处的值;Mt和Nt分别为M*N区域第t次小波分解后得到的区域长度和宽度;
步骤4、根据步骤3中的计算结果建立各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的关系;
步骤5、利用步骤3和步骤4中相同的方法,计算出不同大小的区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数和斜率;
步骤6、根据步骤5中的相关性系数和斜率进行比较,选择出最佳的小波分解次数,记为k次,并分别拟合出不同大小的区域下缺陷尺寸与k次小波分解后低频成分小波系数的变异系数之间的数学关系式;其中k为正整数;
步骤7、任意设置选取区域的大小m*n,并在被测试片的CT图像中任意选定包含有一个小缺陷的m*n区域,计算该m*n区域经过k次小波分解后低频成分小波系数的变异系数,将其代入到步骤6中m*n区域下缺陷尺寸与k次小波分解后低频成分小波系数的变异系数之间的数学关系式中,则得到该被测试片 选定的m*n区域内的小缺陷尺寸,即完成小缺陷定量。
2.根据权利要求1所述的基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法,其特征在于:所述步骤2中的具体步骤为:将与打孔对块试片规格相同的未打孔对块试片贴合在打孔的对块试片背面,形成打孔对块试片的内部人工孔洞,并分别对该打孔对块试片的正面和被测试片进行线阵业CT扫描。
3.根据权利要求1所述的基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法,其特征在于:所述步骤6中选取最佳小波分解次数的具体步骤为:
步骤6-1、比较不同大小区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数,当某次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数在不同大小区域下基本大于设定值时,则转入步骤6-2;
步骤6-2、比较满足步骤6-1中相关性系数条件的所有次数的小波分解后低频成分小波系数与缺陷面积之间的斜率,选择出某次小波分解后低频成分小波系数与缺陷面积之间的斜率基本为最大值时对应的小波分解次数,则将该小波分解的次数作为最佳的小波分解次数。
4.根据权利要求3所述的基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法,其特征在于:所述步骤6-1中相关性系数的设定值的取值范围为0.99~0.995。
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