[发明专利]一种金属制造缺陷修复方法及系统

权利要求书

1.一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，包括：

获取指定帧数的红外热图序列；

通过热图序列压缩重建技术对热图序列进行压缩重建；

进行图像处理得到对比度增强后的图像；

对热图进行图像处理后，判断热图图像中是否存在亮斑热，根据判断结果确定缺陷所在的区域，对缺陷位进行修复缺陷。

2.如权利要求1所述的一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，在所述获取指定帧数的红外热图序列之前还包括：

将红外热成像仪安装在能量与物料输入设备安装在同一运动平台上，红外热成像仪根据需要与能量与物料输入设备相对固定的安装以使二者同步运动，似红外成像仪检测物料输入设备刚进料熔化的位置。

3.如权利要求1所述的一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，在所述获取指定帧数的红外热图序列之前还包括：

将红外热成像仪安装在单独的运动平台，使得红外热成像仪检测任何位置而不需要与物料输入设备同步移动。

4.如权利要求1所述的一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，所述通过热图序列压缩重建技术对热图序列进行压缩重建包括：

根据热成像检测机理，热流在经过热传递过程后被红外热像仪采集生成热图序列，因外部因素的影响产生噪声降低热图的质量，淹没热图中的损伤信息，导致损伤信息在解读过程中高度失真，在图像处理软件接收到热图序列之后，通过热图序列压缩重建技术对热图序列进行压缩重建，降低热图序列数据量。

5.如权利要求1所述的一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，所述进行图像处理得到对比度增强后的图像包括：

根据第一预设公式求得热图f(x,y)，第一预设公式为

f(x,y)＝i(x,y)·r(x,y)

式中，i(x,y)为入射分量，0i(x,y)∞，反映热图中的背景区域等低频信息；r(x,y)为反射分量，0r(x,y)1，反映热图中的损伤细节和边缘等高频信息；“·”为点乘运算符；

由于i(x,y)和r(x,y)的点乘关系，无法变换到频域处理，因此，通过第二预设公式对第一预设公式进行取对数处理，将空域中的点乘关系变为相加关系，得到，

ln f(x,y)＝lni(x,y)+ln r(x,y)

通过傅里叶变换，得到，

Z(u,v)＝I(u,v)+R(u,v)

式中，I(u,v)为高频成分，R(u,v)为低频成分，为实现冲击损伤热图的对比度增强，需要增强高频成分，削弱低频成分，因此，引入同态传递函数H(u,v)，对Z(u,v)进行处理。

6.如权利要求5所述的一种金属制造缺陷修复方法，其特征在于，还包括：

同态传递函数H(u,v)在传统高斯高通滤波器的基础上，融合增强高频，削弱低频的理念，提出第三预设公式，并根据第三预设公式求得自适应同态传递函数H(u,v)，即，

式中，H_H为高频增益，为实现高频增强，H_H的取值应大于1；

H_L为低频增益，为实现低频削弱，H_L的取值应在0～1之间；

D0为截止频率，为体现H(u,v)的自适应性，D0的值应取决于热图自身的特征，为此，本节中D0的取值为D(u,v)的均值；

D(u,v)为点(u,v)到滤波中心(u0,v0)的距离，对于大小为M×N的热图，傅里叶变换后的中心在(M/2,N/2)，因此，D(u,v)的表达式为

得

G(u,v)＝H(u,v)·Z(u,v)＝H(u,v)·I(u,v)+H(u,v)·R(u,v)

通过对比度增强后，对G(u,v)进行傅里叶逆变换，将第三预设公式从频域转换到空间域，即：

h(x,y)＝F^-1G(u,v)＝h_i(x,y)+h_r(x,y)

两边取指数，得到对比度增强后的图像g(x,y)＝e^h(x,y)。