CN104034288A - 基于b超的防水层厚度检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于B超的防水层厚度检测方法和装置，其中，基于B超的防水层厚度检测方法包括：通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。还对应提供一种基于B超的防水层厚度检测装置，包括：图像采集单元、图像处理单元、边缘检测单元、厚度计算单元。本发明无需采用穿刺、切割等破坏性操作即能够实现对防水层的厚度及均匀性进行精度准、效率高的检测。

Description

基于B超的防水层厚度检测方法和装置

技术领域

本发明涉及防水工程技术测量领域，特别是涉及一种基于B超的防水层厚度检测方法和装置。

背景技术

为了延长建材、建筑、桥梁等的使用寿命，防止水分的侵蚀，通常采用涂刷的防水涂料和粘贴的防水卷材作为防水层达到防水的目的。在物体上涂刷的防水涂料固化后形成具有一层厚度的弹性涂膜，如果涂膜太薄或者厚度不均匀，往往起不到有效的防水效果，致使物体很难达到预期的使用寿命。在实际应用中，如果单次涂刷防水涂料形成的涂膜过厚，涂膜容易出现裂缝、脱皮、鼓泡等现象，既浪费防水涂料又起不到有效的防水作用，因此，需要对涂膜进行厚度检测，继而适应性调整涂刷防水涂料的量，以满足涂膜厚度的要求。另外，选用厚度不符合规定的防水卷材，既不能保证防水的效果，又经不起踩踏、压轧，大大缩短防水卷材的使用年限，因此，同样需要对防水卷材进行厚度检测，以选择符合厚度规定的防水卷材。

目前对于防水层的厚度检测主要采用穿刺法，即在每单位面积的防水层上刺若干个孔，用专用尺测量孔的深度，然后根据若干个孔的深度大小，得到防水层的平均厚度以及分析防水层的厚度均匀性是否符合要求。然而，这种穿刺法不仅检测精度差、效率低，而且对防水层造成了破损。

发明内容

基于此，有必要提供一种精度准、效率高、非破坏性的基于B超的防水层厚度检测方法及其装置。

一种基于B超的防水层厚度检测方法，包括如下步骤：

通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；

根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；

对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；

根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

其中一个实施例中，所述根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理的步骤之前还包括：

根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

其中一个实施例中，所述根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度的步骤具体包括：

分别采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，计算所述第一组像素点之间的像素点距，根据所述像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

其中一个实施例中，在两条所述目标线条不同位置处的相对方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

其中一个实施例中，所述对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条，包括以下步骤：

采用计算机对所述二值图像的边缘进行降噪与增强处理；

采用线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条平行的目标线条；

并且，分别采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，所述两个像素点位于同一根与两条平行的所述目标线条相垂直的直线上。

其中一个实施例中，在所述线性拟合中，忽略离散系数大于30％的数据。

一种基于B超的防水层厚度检测装置，包括：

图像采集单元，用于通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；

图像处理单元，用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；

边缘检测单元，用于对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；

厚度计算单元，用于根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

其中一个实施例中，所述图像处理单元还用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

其中一个实施例中，所述厚度计算单元具体用于各采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，计算所述第一组像素点之间的像素点距，根据所述像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

其中一个实施例中，还包括：平均值计算单元，用于在两条所述目标线条不同位置处的相对方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

上述基于B超的防水层厚度检测方法及其装置无需采用穿刺、切割等破坏性操作即能够实现对防水层的厚度及均匀性进行精度准、效率高的检测。上述。

附图说明

图1为本发明一较佳实施例的基于B超的防水层厚度检测方法的步骤流程图；

图2为防水层的二值图像示意图；

图3为图2所示防水层的二值图像经过边缘检测得到的两条目标线条示意图；

图4为本发明一较佳实施例的基于B超的防水层厚度检测装置的结构框图。

具体实施方式

如图1所示，其为本发明一较佳实施例的基于B超的防水层厚度检测方法的步骤流程图，包括：

步骤S110，通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像。

步骤S130，根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像。

步骤S150，对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条。

步骤S170，根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

B超常用于医学诊断领域，是一种基于超声波的医学影像学诊断技术，任何频率超过人耳能听到的范围的声波都可称为“超声波”。超声频率的选择是对影像的空间分辨率和患者探查深度的折中，典型的超声频率采用的频率范围为2至13兆赫。

B超检测设备压电换能器的相位阵列用于产生短而强的声音脉冲并聚焦成超声波。压电换能器通常封装在B超检测设备的探头中。

本发明之基于B超的防水层厚度检测方法根据B超成像原理，利用探头对防水层中预设区域进行扫描，当超声波在防水层中传播遇到其上、下物理表面时，由于声波阻抗的差异而产生反射，在生成的B超图像中呈现出两条反射条纹，无需对防水层进行穿孔、切割等破坏性的厚度检测。

声波传播实质上为介质偏离平衡态的小扰动的传播，而声波阻抗又称为声阻抗或音阻，即为将介质位移所需克服的阻力，被广泛定义为介质密度与声速的乘积。由于常用的作为防水层的材料，例如：防水涂料和防水卷材的介质密度远远大于空气的密度，或者与涂刷或粘贴了上述防水层的物体的介质密度差异较大，因此超声波在防水层的上、下物理表面能够产生较强的反射。

如图2所示，其为防水层的二值图像示意图，包括二值反射条纹210、二值反射条纹220以及二值反射条纹210和220之间的二值防水层230。该二值图像是根据上述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到的。

二值化处理是图像分割的一种方法，是指把图像中大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个临界灰度值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现图像的二值化。其中，根据选取的阈值即临界灰度值的不同，二值化处理方法分为固定阈值法和自适应阈值法。比较常用的二值化处理方法则有：双峰算法、P参数算法、迭代算法和大津算法等。

二值图像是指图像中每个像素只有两个可能值的数字图像，也表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。人们经常用黑白两色表示二值图像，并以位图格式存储。

二值图像经常出现在数字图像处理领域如图像掩码、图像分割、二值化和dithering的结果中。一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。

由于图2中二值反射条纹210和二值反射条纹220之间Y轴方向上的像素距离正比于防水层的所述预设区域的厚度，需要对二值反射条纹210和二值反射条纹220之间Y方向上的像素距离进行测量，然而，二值反射条纹210以及二值反射条纹220的宽度较大，无法准确测量两者之间的像素距离，需要对图2所示的二值图像进行边缘检测，用以得到图3中所示的分别对应于二值反射条纹210和二值反射条纹220的目标线条310和目标线条320。

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，主要用于数字图像中特征点的提取，其目的是标志数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了其属性的重要事件和变化。例如：深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化等。

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测的方法可以划分为两类：基于查找和基于零穿越。基于查找的方法是指通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是把边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法是指通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是将Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。

图2中二值防水层230与二值反射条纹210以及二值反射条纹220各有一个典型的边界，即二值防水层230分别与反射条纹210以及二值反射条纹220沿X轴方向的亮度变化明显的点连接而成的两条边界线。

图3中的目标线条310和目标线条320即为所述沿X轴方向的亮度变化明显的点连接而成的两条边界线，目标线条310与目标线条320之间沿Y轴方向上的像素距离正比于防水层的的厚度，因此可以根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的所述预设区域的厚度，具体步骤包括：

各采集两条目标线条310和320上沿Y轴方向的A和B两个像素点作为第一组像素点，计算第一组像素点之间的像素点距d1，根据像素点距d1及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的所述预设区域的厚度。

实际上，被测厚度的防水层的上、下物理表面不一定是相互平行的，有可能呈微小的夹角，在图3中则表现为目标线条310和目标线条320并不相互平行。基于上述可能不平行的情况，在实际测量中，将目标线条310和目标线条320中的任意一条调整为与X轴大致平行，例如，本实施例的图3中所示，将目标线条320调整为与X轴平行。

首先在目标线条320上选取任意一个像素点B，然后以像素点B为基点，沿Y轴方向查找到目标线条310上的像素点A，使得像素点A与像素点B的连线大致垂直于目标线条320，进而计算像素点B至像素点A之间的像素点距d1，最后根据像素点距d1及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的所述预设区域的厚度。

众所周知，实际物体的几何尺寸，例如长度、宽度、面积等映射到图像中时会按照预设的缩放比例进行了放大或缩小。本实施例中，假设预设的B超图像的缩放比例为50，则所述防水层的所述预设区域的厚度为50*d1。

为了避免因测量一组像素点之间像素点距所造成的系统误差，更优的，在目标线条320和目标线条310不同位置处的沿Y轴方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，如如图3中所示的像素点距d2和像素点距d3，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的所述预设区域的厚度。

在其它实施例中，为了比较全面、准确获取防水层的厚度信息，不限于对防水层的所述预设区域的厚度进行测量，选取防水层上的多个区域进行厚度测量，从而能够更加全面、准确的评估防水层的平均厚度以及防水层的厚度均匀性，相比于穿刺法进行厚度检测效率显著提高。

实际上，常用的防水层的材料，例如：防水涂料和防水卷材中往往掺杂有一定比例的杂质，导致其密度不均匀，使得超声波在防水层内部发生的反射强度不同，反映到图2所示防水层的二值图像中，二值防水层230会出现一些杂波像素点，容易与二值反射条纹210和220的像素点混淆，对后续的边缘检测造成极大的干扰，边缘检测结果不准确。因此，在其它实施例中，根据B超图像中像素点的RGB分布特性对B超图像进行二值化处理之前还包括：根据B超图像中像素点的RGB分布特性对B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

图像增强用于增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。频率域法把图像作为一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法，去掉图中的噪声；采用高通滤波法，增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等，用于去除或减弱噪声。

在其它实施例中，所述对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条，包括以下步骤：

采用计算机对所述二值图像的边缘进行降噪与增强处理；

采用线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条平行的目标线条；

并且，分别采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，所述两个像素点位于同一根与两条平行的所述目标线条相垂直的直线上。

其中，所述线性拟合中，忽略离散系数大于30％的数据。

又如，所述对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条，包括以下步骤：采用计算机对所述二值图像的边缘进行降噪与增强处理；判断是否能够采用线性拟合方式对所述边缘分别拟合两条平行的目标线条，是则采用线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条平行的目标线条，否则判断是否能够采用线性拟合方式对所述边缘分别拟合两条目标线条，是则采用线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条目标线条，否则采用非线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条目标线条。

如图4所示，其为本发明一较佳实施例的基于B超的防水层厚度检测装置的结构框图，包括：

图像采集单元410，用于通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；

图像处理单元430，用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；

边缘检测单元450，用于对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；

厚度计算单元470，用于根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

在其它实施例中，所述图像处理单元430还用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

所述厚度计算单元470具体用于各采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，计算所述第一组像素点之间的像素点距，根据所述像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

在其它实施例中，基于B超的防水层厚度检测装置还包括：平均值计算单元，用于在两条所述目标线条不同位置处的相对方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；

根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；

对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；

根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

2.根据权利要求1所述的基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，所述根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理的步骤之前还包括：

根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

3.根据权利要求1所述的基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，所述根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度的步骤具体包括：

分别采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，计算所述第一组像素点之间的像素点距，根据所述像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

4.根据权利要求3所述的基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，在两条所述目标线条不同位置处的相对方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

5.根据权利要求3所述的基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，所述对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条，包括以下步骤：

采用计算机对所述二值图像的边缘进行降噪与增强处理；

采用线性拟合方式，对所述边缘分别拟合两条平行的目标线条；

并且，分别采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，所述两个像素点位于同一根与两条平行的所述目标线条相垂直的直线上。

6.根据权利要求5所述的基于B超的防水层厚度检测方法，其特征在于，在所述线性拟合中，忽略离散系数大于30％的数据。

7.一种基于B超的防水层厚度检测装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于通过B超对所述防水层进行扫描得到所述防水层的B超图像；

图像处理单元，用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行二值化处理得到所述防水层的二值图像；

边缘检测单元，用于对所述二值图像进行边缘检测得到两条目标线条；

厚度计算单元，用于根据两条所述目标线条上像素点之间的距离计算得到所述防水层的厚度。

8.根据权利要求7所述的基于B超的防水层厚度检测装置，其特征在于，

所述图像处理单元还用于根据所述B超图像中像素点的RGB分布特性对所述B超图像进行降噪滤波、图像增强处理。

9.根据权利要求8所述的基于B超的防水层厚度检测装置，其特征在于，所述厚度计算单元具体用于各采集两条所述目标线条上的两个像素点作为第一组像素点，计算所述第一组像素点之间的像素点距，根据所述像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。

10.根据权利要求9所述的基于B超的防水层厚度检测装置，其特征在于，还包括：

平均值计算单元，用于在两条所述目标线条不同位置处的相对方向上采集多组像素点，根据多组像素点之间的多个像素点距，采用平均值算法计算得到平均像素点距，根据所述平均像素点距及预设的B超图像的缩放比例计算得到所述防水层的厚度。