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一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法

文献发布时间:2023-06-19 19:30:30


一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法

技术领域

本发明涉及红外热像检测和微波无损检测技术,具体涉及一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法。

背景技术

红外热像检测是近年来发展速度较快且极具发展前景的无损检测技术。它基于红外辐射原理,通过红外热像仪采集被检测物体表面的红外辐射,对其表面的温度分布变化进行记录,通过对时序及区域温度异常分布进行提取来实现对物体表面或内部缺陷的检测。复合材料的微波无损检测技术是近年来新兴的技术,其基本原理是综合利用微波与物质的相互作用,一方面微波在不连续界面处会产生反射、散射、透射;另一方面微波还能与被检材料产生相互作用,此时的微波场会受到材料中的电磁参数和几何参数的影响,通过测量微波信号基本参数的改变,获得回波系数,然后反演材料内部的损伤情况。

红外热像检测属于非接触式检测,不会对被测试件的内部结构产生任何损害,对检测人员的安全度也较高,而且检测灵敏度高,检测面积大,可实现表面和内部的全方位检测等优点;但其检测深度小,且缺陷深度越深,要求所能检测出的缺陷尺寸越大,需要激励功率越高。而微波检测可以通过空气实现天线到材料的耦合,没有类似超声检测需要使用耦合剂的问题,可以出检测物体的内部毫米级的隐蔽性缺陷,具有高灵敏度,能够得到缺陷的位置,而且全套微波检测系统小巧坚固,便于装载于载具之上;但由于微波检测结果实际受波导天线尺寸的限制,对于大面积待测工件的检测效率极慢。

因此本发明提供一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法,首先用红外热像检测大面积检测待测工件,并识别出温度分布异常的位置,然后采用微波检测法进行局部缺陷深度识别,大大加快大面积待测工件的内部缺陷识别速度和准确度。

发明内容

发明目的:本发明提出一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法,通过红外图像识别的方法得出温度梯度方向,在梯度方向上采用微波检测方法进行一维辅助扫描,再将微波的一维检测结果与红外热像的三维图像分割结果相结合,得出待测工件内部缺陷情况。

技术方案:本发明提供一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法,包括以下步骤:

步骤1:利用热源加热复合材料试件,通过红外热成像仪采集初始红外图像序列;

步骤2:利用图像增强和图像滤波算法处理初始红外图像序列数据,提高缺陷与非缺陷区域的对比度,获取增强去噪后的红外图像序列,从中序列中得出三维温度矩阵T(x,y,t),其中(x,y)为温度变化的像素坐标位置,t表示时间序列;

步骤3:基于红外图像序列,通过图像分割算法,对多帧图像进行智能分割,获得识别结果较好的时刻的图像,记录其分割边缘的坐标点(x

步骤4:基于识别结果较好时刻的图像,取该图像对应的t

步骤5:由表面温度连续函数f

步骤6:基于集合G内的所有坐标点(x

步骤7:采用微波检测的标准波导天线基于集合G内的参考边界坐标(x

步骤8:从二维矩阵s(l,f)出发,以单个坐标位置的扫频信号结果s

步骤9:由微波反射原理获取复合材料内部的缺陷深度h(l);

步骤10:对缺陷边界多点处位置分别进行微波扫描,得到边界位置的整体缺陷深度数据H(x

进一步地,步骤5所述定义域内的梯度函数为:

其中,gradf

进一步地,步骤6所述梯度值为:

该值为温度函数f

其中,

进一步地,步骤7所述的回波信号s(l,f)为复数信号,l表示微波扫频时沿梯度方向扫描维度的坐标值,其分辨率由步进电机控制,步进间距一般不超过波导口径的短边尺寸,f表示扫频的不同频率。

进一步地,所述步骤9实现过程如下:

某位置含缺陷的时域反射系数D

有益效果:与现有技术相比,本发明的有益效果:本发明提出将红外热像法检测面积大的特点与微波无损检测检测范围小但对缺陷识别准确度和灵敏度高的特点相结合,在温度梯度方向借用微波扫描辅助的方法大大加快待测工件的内部缺陷识别速度和准确度。

附图说明

图1为本发明的流程图;

图2为图像分割边界图;

图3为温度梯度图;

图4为波导检测示意图;

图5为微波反射原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明提供一种温度梯度方向微波扫描辅助的红外图像分割方法,如图1所示,具体包括以下步骤:

步骤1:利用热源加热复合材料试件,通过红外热成像仪采集初始红外图像序列。

步骤2:利用图像增强和图像滤波算法处理初始红外图像序列数据,提高缺陷与非缺陷区域的对比度,获取增强去噪后的红外图像序列,从中序列中得出三维温度矩阵T(x,y,t),其中(x,y)为温度变化的像素坐标位置,t表示时间序列。

步骤3:基于优化后的红外图像序列,通过图像分割算法,对多帧图像进行智能分割,获得识别结果较好的时刻的图像,记录其分割边缘的坐标点(x

步骤4:基于识别结果较好时刻的图像,取该图像对应的t

步骤5:由连续可导的温度函数

其中,gradf

步骤6:如图3所示,基于集合G内的所有坐标点(x

该值为温度函数

其中,

步骤7:采用微波检测的标准波导天线基于集合G内的参考边界坐标(x

步骤8:从二维矩阵s(l,f)出发,以单个坐标位置的扫频信号结果s

步骤9:由微波反射的原理可知,某位置含缺陷的时域反射系数D

步骤10:对缺陷边界多点处位置分别进行微波扫描,得到边界位置的整体缺陷深度数据H(x

以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

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