[发明专利]一种航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

通过数字X线摄影DR检测系统获取航空发动机导向叶片待测部分的DR检测图像；

根据所述DR检测图像得到原始灰度矩阵；

根据所述DR检测图像，得到所述DR检测图像灰度分布直方图和信噪比；

根据所述灰度分布直方图、所述信噪比及所述DR检测图像，得到增强灰度矩阵，具体包括：根据所述灰度分布直方图的分布特征，确定图像分割方式及灰阶映射范围；根据所述灰度分布直方图及所述信噪比，采用粒子群优化算法得到最优裁剪阈值；根据所述图像分割方式、灰阶映射范围及所述最优裁剪阈值，采用粒子群优化算法和限制对比度自适应直方图均衡化的图像增强算法对所述DR检测图像进行处理，得到增强灰度矩阵；

对所述原始灰度矩阵进行掩模处理，得到低频灰度矩阵，具体包括：采用基于空间均值滤波器的高斯模糊处理对所述原始灰度矩阵进行模糊处理，得到低频灰度矩阵；

根据所述增强灰度矩阵及所述低频灰度矩阵，得到高频灰度细节信息矩阵，具体包括：根据公式D＝2B-C，得到高频灰度细节信息矩阵；其中，D为高频灰度细节信息矩阵，B为初步增强的灰度矩阵，C为低频灰度矩阵；所述高频灰度细节信息矩阵表征航空发动机导向叶片待测部分的微裂纹缺陷情况。

2.根据权利要求1所述的航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述DR检测系统包括数字射线系统和数字平板探测器成像系统；

通过所述数字射线系统对航空发动机导向叶片待测部分发射X射线；

所述数字平板探测器成像系统获取航空发动机导向叶片待测部分反射的X射线，并将X射线转换为DR检测图像。

3.根据权利要求1所述的航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述灰阶映射范围为[所述DR检测图像的最小灰度值，所述DR检测图像的最大灰度值]。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法还包括：

对所述高频灰度细节信息矩阵进行多次高斯掩模循环处理，得到增强的高频灰度细节信息矩阵。

5.根据权利要求4所述的航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述高频灰度细节信息矩阵进行多次高斯掩模循环处理，得到增强的高频灰度细节信息矩阵，具体包括：

针对第i次高斯掩模循环处理，根据公式Gray_i＝2Gray_i-1-Gray_g-(i-1)得到第i次掩模循环处理后的高频灰度细节信息矩阵；

其中，i为循环次数，Gray_i为第i次高斯掩模处理后的高频灰度细节信息矩阵，Gray_i-1为第i-1次高斯掩模处理后的高频灰度细节信息矩阵，Gray_g-(i-1)为对Gray_i-1进行高斯滤波后的高频灰度细节信息矩阵，Gray₀为根据所述增强灰度矩阵及所述低频灰度矩阵得到的初始的高频灰度细节信息矩阵，Gray_g-0为对Gray₀进行高斯滤波后的高频灰度细节信息矩阵。

6.根据权利要求4所述的航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述高频灰度细节信息矩阵进行多次高斯掩模循环处理的循环处理次数为2到3次。

7.一种航空发动机导向叶片微裂纹缺陷检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：

DR检测系统，用于对航空发动机导向叶片的待测部分进行检测，得到DR检测图像；

计算单元，与所述DR检测系统连接，用于计算所述DR检测图像的原始灰度矩阵、灰度分布直方图和信噪比；

增强单元，与所述计算单元连接，用于根据所述灰度分布直方图及所述信噪比，对所述DR检测图像进行增强处理，得到增强灰度矩阵，具体包括：根据所述灰度分布直方图的分布特征，确定图像分割方式及灰阶映射范围；根据所述灰度分布直方图及所述信噪比，采用粒子群优化算法得到最优裁剪阈值；根据所述图像分割方式、灰阶映射范围及所述最优裁剪阈值，采用粒子群优化算法和限制对比度自适应直方图均衡化的图像增强算法对所述DR检测图像进行处理，得到增强灰度矩阵；

掩模单元，与所述计算单元连接，用于对所述原始灰度矩阵进行掩模处理，得到低频灰度矩阵，具体包括：采用基于空间均值滤波器的高斯模糊处理对所述原始灰度矩阵进行模糊处理，得到低频灰度矩阵；

细节处理单元，分别与所述增强单元及所述掩模单元连接，用于根据所述增强灰度矩阵及所述低频灰度矩阵，得到高频灰度细节信息矩阵，具体包括：根据公式D＝2B-C，得到高频灰度细节信息矩阵；其中，D为高频灰度细节信息矩阵，B为初步增强的灰度矩阵，C为低频灰度矩阵；所述高频灰度细节信息矩阵表征航空发动机导向叶片待测部分的微裂纹缺陷情况。