[发明专利]基于CCD图像特征的表面疲劳裂纹检测方法

摘要

本发明针对现有的疲劳裂纹检测手段精度不高，需要接触试样，设备昂贵，实施繁琐等缺陷，公开了一种CCD图像特征的表面疲劳裂纹检测方法，它利用MATLAB图像处理技术，研究了表征表面疲劳裂纹扩展的长度与宽度特征参数，比较了两种表征方法，并验证了该表面疲劳裂纹图像检测方法的精度。该方法具有高精度、非接触式、设备简单、易实现等优点，通过该方法可以实现故障诊断的智能化，为生产实际提供指导性建议。

主权项

1、一种CCD图像特征的表面疲劳裂纹检测方法，其特征是：第一步：对试样进行疲劳裂纹扩展试验；对试样进行疲劳裂纹扩展试验，利用图像采集设备连续或间隙采集其表面疲劳裂纹产生过程中的数字图像，将获得的数字图像输入计算机；第二步：对表面疲劳裂纹图像进行预处理；将试样的疲劳裂纹分为微小裂纹和长裂纹，利用MATLAB图像处理技术，分别对微小裂纹和长裂纹图像进行预处理，通过裁截、缩放操作获得微小裂纹区域图像，通过灰度化、二值化、膨胀腐蚀、开闭操作、细化操作获得长裂纹骨架图像；第三步：获取试样表面疲劳裂纹的长度特征和宽度特征；(1)利用鼠标点击微小裂纹区域，获得点的坐标值，进而计算出微小裂纹的像素长度，像素长度单位为pixel；利用树结构存储长裂纹骨架信息，采用递归的方法去除骨架分支，提取出长裂纹主干，进而计算出长裂纹的像素长度，像素长度单位为pixel；(2)在所获取的试样的疲劳裂纹扩展过程的全部图像中，以表面疲劳裂纹的扩展初始位置为研究对象，利用鼠标点击获得点的坐标的方法计算表面疲劳裂纹的像素宽度，像素宽度单位为pixel；(3)对图像采集设备进行标定，计算放大因子(单位：mm/pixel)，进而计算表面疲劳裂纹的实际长度(单位：mm)和实际宽度(单位：mm)；实际长度(mm)＝像素长度(pixel)×放大因子(mm/pixel)，实际宽度(mm)＝像素长度(pixel)×放大因子(mm/pixel)；(4)利用指数曲线拟合方法，拟合得到表面疲劳裂纹扩展的长度曲线(a-N曲线)、宽度曲线(w-N曲线)、长度扩展速率曲线(da/dN-N曲线)和宽度扩展速率曲线(dw/dN-N曲线)。