[发明专利]一种红外无损检测的缺陷几何特征提取方法

说明书

本发明的目的在于提供一种红外无损检测的缺陷几何特征提取方法，属于红外无损检测技术领域。该方法考虑了热扩散对图像分割造成的影响，基于双阈值将待检测的红外图像分割成黑、灰、白三种情况，分别对应无缺陷、热扩散影响和有缺陷三部分，然后再利用形态学边缘检测获取缺陷几何特征，实现在考虑热扩散影响下的缺陷几何特征的准确提取，具有准确率高的优势。

技术领域

本发明属于红外无损检测技术领域，具体涉及一种红外无损检测的缺陷几何特征提取方法。

背景技术

红外无损检测具有检测速度快、非接触和通用性强等优势，从而被广泛应用于涂层脱粘检测、金属裂纹以及各种设备内部缺陷检测中。缺陷的几何特征大小决定着设备是否能够正常工作以及使用寿命等。因此，准确获取缺陷的几何特征有着至关重要的意义。红外无损检测的原理是利用设备内部有缺陷和无缺陷处的传热差异，导致设备表面温度不一样，从而判断设备内部缺陷的大小。

根据雷柯夫所著“热传导理论”可知：材料在传热过程中实际上存在横向的热扩散和纵向的热传导两个过程。但目前红外无损检测研究中都是忽略热的横向扩散，仅考虑了纵向热传导。例如：哈尔滨工业大学的唐庆菊在其博士论文“SiC涂层缺陷的脉冲红外热波无损检测关键技术研究”以及电子科技大学冯琪智在其硕士论文“基于红外热成像的复合材料无损检测研究”中，得出了以下结论：当在材料的某一位置存在一个缺陷时，由于空气缺陷的传热系数远小于涂层材料，因此导致传热受阻，热波同时在缺陷上表面进行反向传播。这种结果导致有缺陷的涂层表面会存在热波的累积，使表面温度理论上高于非缺陷位置，从而根据这种方式可以检测出缺陷的几何特征。但上述结论是在忽略热的横向扩散的情况下得出的。

同时，目前对红外无损检测图像进行缺陷的几何特征提取的方式主要有两种，第一种是使用传统的经典边缘检测算子来识别红外无损检测图像中的缺陷，但该方法存在两方面的问题，一方面是识别出的边缘是不连续点和折线的组合，这与实际的缺陷边缘不符合；另一方面是识别的缺陷比较模糊，显示缺陷的边缘能力不足，该方法的检测结果如图1所示；第二种是采用形态学边缘检测方法，该方法能够克服经典边缘检测算子存在的问题，检测出的边缘具有连通、平滑和清晰等优点，因此，形态学边缘检测被广泛应用于红外无损检测的几何特征提取中，该方法的检测结果如图2所示。但是，由于实际过程中热的横向扩散是存在的，传统形态学边缘检测容易将热扩散区域误判为缺陷区域，而实际上缺陷区域要比检测出的区域小。根据形态学边缘检测原理可知，发生误判的原因在于传统形态学边缘检测的第一步是图像单阈值分割，将红外无损检测图像分割成黑白两部分。在原理上，这是契合是否存在缺陷的两种情况，然而，在缺陷检测现实过程中，这种忽略热扩散的影响误差较大，会导致单阈值分割发生误判。当然，近年来针对单阈值分割的改进方案也有许多研究，例如魏晓慧教授在“基于蜂群单阈值分割的SRC板材缺陷分类方法”一文中提出了改进的蜂群单阈值分割方法，增强了求解阈值的搜索能力。但是，从改进单阈值的角度解决热扩散导致的分割误判问题，存在优化阈值困难，求解阈值繁琐等问题。

因此，如何在考虑热扩散的情况下准确获取缺陷的几何特征就成为红外无损检测图像处理时迫切需要解决的问题。

发明内容

针对背景技术所存在的问题，本发明的目的在于提供一种红外无损检测的缺陷几何特征提取方法。该方法考虑了热扩散对图像分割造成的影响，基于双阈值将待检测的红外图像分割成黑、灰、白三种情况，分别对应无缺陷、热扩散影响和有缺陷三部分，然后再利用形态学边缘检测获取缺陷几何特征，实现在考虑热扩散影响下的缺陷几何特征的准确提取，具有准确率高的优势。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种红外无损检测的缺陷几何特征提取方法，包括以下几个步骤：

步骤1.对获取的红外无损检测图像采用基于遗传算法的最大熵法双阈值分割，具体过程为：

步骤1.1.设定阈值S1和S2，且S1S2；

步骤1.2.计算红外无损检测图像的整体熵值；