[发明专利]超声相控阵图像自适应缺陷自动测量算法

权利要求书

1.一种超声相控阵图像自适应缺陷自动测量算法，其特征在于：包括如下步骤：

S01.设置测量参数，包括：缺陷降幅D、分辨力T和端点波峰P；

S02.在C图像缺陷范围内，搜索最高幅度点的坐标(X_max，Y_max)，另记为(X₁，Y₁)，幅度为H_max，另记为H₁，并将坐标点(X₁，Y₁)记为分类C₁；

S03.以分类C₁为中心向四周扩散，标记所有沿途幅度递减的点，其幅度值满足Drop(H₁，D)H≤H₁则记为C₁，幅度值满足H≤Drop(H₁，D)记为分类C_1ex；

S04.并在缺陷范围内未分类的点中搜索幅度值H满足Drop(H₁，D)H≤H₁的图像点，记为待分类C_？；

S05.在待分类C_？中搜索下一个波峰点的坐标(X₂，Y₂)，幅度为H₂，将点(X₂，Y₂)记为分类C₂；

S06.以C₂为中心向四周扩散，标记所有沿途幅度递减的点，其幅度值满足Drop(H₂，D))H≤H₂则记为C₂，幅度值满足H≤Drop(H₂，D)记为分类C_2ex；

S07.在缺陷范围内未分类的点中搜索幅度值H满足Drop(H₂，D)H≤H₂的图像点，记为待分类C_？；

S08.重复步骤S05～S07的搜索方式继续搜索缺陷范围内其他波峰分类点C₃、C₄、…、C_n，分类点C₁、C₂、…、C_n所在的矩形区域即为所求，记为(X_s，Y_s，F_L，F_W)；

S09.调出X_max所在的B图像，按照步骤S02～S08的搜索方式，将(X，Y)坐标改为(Y，Z)坐标，搜索出矩形区域(Y_s，Z_s，F_W，F_H)；

以上步骤中，公式Drop(H，D)为幅度H降低DdB后的幅度值，X_s为缺陷长度的起点坐标，Y_s为缺陷宽度的起点坐标，Z_s为缺陷深度的起点坐标，F_L为缺陷长度，F_W为缺陷宽度，F_H为缺陷深度。

2.根据权利要求1所述的一种超声相控阵图像自适应缺陷自动测量算法，其特征在于：所述步骤S07还包括对波峰分类点进行真伪波峰的辨别：搜索分类C₂、C_2ex与已分类的点的交界点，该交界点所在的分类为C_j或C_jex，则取该交界点所在分类点的波峰值H_j，若TDB(H_j，H₂)T，则将分类C₂、C_2ex与C_j、C_jex合并，合并后将幅度值满足Drop(H_j，D)H≤H_j记为C_j，其余记为C_jex，否则保留分类C₂、C_2ex；其中公式TDB(H₁，H₂)为幅度H₁与幅度H₂相差的dB值。