CN111489338A - 一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，属于盾构机技术领域。解决了现有技术中采用红外图像检测盾构机液压管路内部缺陷时，对尺寸小的缺陷会造成漏检和误检的问题。本发明的技术方案是：激励源给液压管路加热，调整红外热成像仪拍摄角度和位置，将采集到的数据传输到计算机上，通过对采集到的图像数据进行处理分析，即将图像进行灰度化、中值滤波、锐化处理、边缘提取和反色处理，就可以得到液压管路内部是否存在缺陷，及其缺陷的形状和位置。本发明提高了检测的准确性，避免漏检和误检情况的发生。本方法能够快速的对盾构机液压管路内部是否存在缺陷进行判断，对管路不会造成损伤，适用于盾构机液压管路的检测。

Description

一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法
技术领域
本发明属于盾构机技术领域，具体涉及一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法。
背景技术
盾构机液压管路内部存在的缺陷主要有裂纹和凹陷，目前对于盾构机液压管路寿命的检测主要是通过外观检测，但是外观检测无法发现液压管路内部的缺陷，往往管路内部的缺陷造成的危险才是最为严重的。
温度在液压管路内部的传递是有规律的，而缺陷的存在会使得温度的分布出现差异，不同的缺陷造成的差异不同，缺陷程度的不同也会使得温度的分布出现差异。因此，从理论上来说，通过激励源对液压管路进行加热，然后通过红外热成像仪将温度变化记录下来，从而判断液压管路内部缺陷的位置、缺陷类型和缺陷程度是可行的。
但是红外图像采集过程中易受外部条件的干扰，如拍摄环境和拍摄距离等，造成缺陷视觉效果边缘模糊，温差区别不明显，加之测量时各种设备影响，易引起红外热成像图的非均匀性，导致图像产生噪声、串扰、畸变等，最终导致红外热图像背景噪音大、分辨率低和对比度低，通过目测图像识别缺陷，对于尺寸小的缺陷会造成漏检和误检，定位困难。
发明内容
针对现有技术中采用红外图像检测盾构机液压管路内部缺陷时，对尺寸小的缺陷会造成漏检和误检的问题，本发明提供一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其目的在于：提高盾构机液压管路内部缺陷检测的准确性，防止漏检和误检。
本发明采用的技术方案如下：
一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，包括以下步骤：
S1:通过激励源对盾构机液压管路进行加热；
S2:采用红外热成像仪对加热后的液压管路进行拍摄，并将红外热成像仪采集到的图像数据传输到计算机上；
S3:对采集到的图像进行灰度化处理；
S4:对灰度化处理后的图像进行中值滤波，去除图像中的噪声干扰；
S5:对中值滤波后的图像进行锐化处理，增强图像边缘；
S6:对锐化处理后的图像进行边缘提取；所述边缘提取的步骤为用边缘算子提取反映灰度变化的边缘点集，并在边缘点集中剔除部分边界点或者填补边界间的断点，使图像上的缺陷目标显像出来；
S7:对边缘提取后的图像进行反色处理，凸显出图像的边缘曲线，使缺陷更加直观；
S8:根据反色处理后的图像判断液压管路内部缺陷的位置和形状。
采用该技术方案后，红外图像经过处理后，提高了对比度和分辨率，通过目测能够轻易的液压管路内部缺陷的部位和尺寸，提高了检测的准确性，避免漏检和误检情况的发生。本方法能够快速的对盾构机液压管路内部是否存在缺陷进行判断，对管路不会造成损伤。根据液压管路缺陷类型、大小，可以判断液压管路是否可以继续使用，避免因液压管路内部缺陷而造成的风险。
作为优选，步骤S3中所述的灰度化处理采用加权平均法，按权取RGB三色分量的平均值，转换关系如下：
R＝G＝B＝WrR+WgG+WbB
式中的R代表红色成分数值，G代表绿色成分数值，B代表蓝色成分数值，Wr为红色的权值，Wg为绿色权值，Wb为蓝色权值，式中Wr＝0.587，Wg＝0.299，Wb＝0.144。
采用该优选方案后，能够将红外图像转化为灰度图像，灰度图像能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程，便于后续的处理。
作为优选，步骤S5中所述的锐化处理为采用梯度算子进行一次微分计算，所述梯度算子如下：
G[F(j，k)]＝|1.5×F(j，k)-F(j+1，k)|+|1.5×F(j，k)-F(j，k+1)|
式中F(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，G[F(j,k)]为经过梯度算子计算后j行k列像素点的灰度值。
采用该优选方案后，图像上的边缘、轮廓更加突出，图像更加清晰。
作为优选，步骤S6中所述的边缘算子采用robert算子，robert算子为：
Figure BDA0002441518090000021
式中的f(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，g(j,k)为经过Robert算子计算后j行k列像素点的灰度值。
采用该优选方案后，在边缘点集合中剔除某些边界点或者填补边界间的断点，并将这些边缘点连接成完整的线，从而完成对图像边缘进行提取，勾画出图像的边缘，使图像上的缺陷目标显像出来。
作为优选，步骤S7中所述的反色处理采用的是最高度灰度值减去某点像素的灰度值。
采用该优选方案后，图像上的缺陷目标更加明显，能够更加直观的看出来，避免出现漏检和误检的情况。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1.红外图像经过处理后，提高了对比度和分辨率，通过目测能够轻易的液压管路内部缺陷的部位和尺寸，提高了检测的准确性，避免漏检和误检情况的发生。本方法能够快速的对盾构机液压管路内部是否存在缺陷进行判断，对管路不会造成损伤。根据液压管路缺陷类型、大小，可以判断液压管路是否可以继续使用，避免因液压管路内部缺陷而造成的风险。
2.将红外图像转化为灰度图像，灰度图像能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程，便于后续的处理。
3.锐化处理后图像上的边缘、轮廓更加突出，图像更加清晰。
4.在边缘点集合中剔除某些边界点或者填补边界间的断点，并将这些边缘点连接成完整的线，从而完成对图像边缘进行提取，勾画出图像的边缘，使图像上的缺陷目标显像出来。
5.反色处理后图像上的缺陷目标更加明显，能够更加直观的看出来，避免出现漏检和误检的情况。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是本发明的原理图；
图2是图像处理的流程及示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连通”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
下面结合图1、图2对本发明作详细说明。
一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，包括以下步骤：
S1:通过激励源对盾构机液压管路进行加热；
S2:采用红外热成像仪对加热后的液压管路进行拍摄，并将红外热成像仪采集到的图像数据传输到计算机上；
S3:对采集到的图像进行灰度化处理；
S4:对灰度化处理后的图像进行中值滤波，去除图像中的噪声干扰；
S5:对中值滤波后的图像进行锐化处理，增强图像边缘；
S6:对锐化处理后的图像进行边缘提取；所述边缘提取的步骤为用边缘算子提取反映灰度变化的边缘点集，并在边缘点集中剔除部分边界点或者填补边界间的断点，使图像上的缺陷目标显像出来；
S7:对边缘提取后的图像进行反色处理，凸显出图像的边缘曲线，使缺陷更加直观；
S8:根据反色处理后的图像判断液压管路内部缺陷的位置和形状。
本发明的工作原理：
盾构机液压管路内部存在的缺陷主要有裂纹和凹陷，温度在液压管路内部按照一定规律传递，而缺陷的存在会使得温度的分布出现差异，缺陷的类型和缺陷的程度也会使得温度分布出现差异。通过激励源对液压管路进行加热，在内部热学性质差异及热传导的作用下，液压管路表面温度产生变化，进而在管路表面局部形成温度梯度，通过红外热成像仪将温度梯度记录下来，并将图像数据传输给计算机，计算机对图像通过灰度化、中值滤波、锐化处理、边缘提取和反色处理，使缺陷目标更加明显，能够更加直观的看出来，从而判断液压管路内部是否存在缺陷，及其缺陷的形状和位置，避免出现漏检和误检的情况。
本实施例中，步骤S3中所述的灰度化处理采用加权平均法，按权取RGB三色分量的平均值，转换关系如下：
R＝G＝B＝WrR+WgG+WbB
RGB是代表红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道，每种颜色都可以用这三种颜色来组合，每种颜色成份数值范围从0到255，例如黑色R＝0,G＝0,B＝0。上式中的R代表红色成分数值，G代表绿色成分数值，B代表蓝色成分数值，Wr为红色的权值，Wg为绿色权值，Wb为蓝色权值，上式中Wr＝0.587，Wg＝0.299，Wb＝0.144。
将灰度化的图像进行中值滤波，去除图像中的噪声干扰，是一种非线性平滑技术。将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，即用周围像素点灰度值的中值代替该点的灰度值，让周围的像素值接近真实值。
将中值滤波后的图像进行锐化处理，能够增强图像的边缘，锐化图像，使模糊的图像变得清晰起来。本实施例中，步骤S5中所述的锐化处理为采用梯度算子进行一次微分计算，所述梯度算子如下：
G[F(j，k)]＝|1.5×F(j，k)-F(j+1，k)|+|1.5×F(j，k)-F(j，k+1)|
式中F(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，G[F(j,k)]为经过梯度算子计算后j行k列像素点的灰度值。
将锐化后的图像进行边缘提取，勾画图像上的边缘，使图像上缺陷目标显像出来。本实施例中，步骤S6中所述的边缘算子采用robert算子，robert算子为：
Figure BDA0002441518090000051
式中的f(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，g(j,k)为经过Robert算子计算后j行k列像素点的灰度值。robert算子用于提取反映灰度变化的边缘点集，在边缘点集中剔除某些边界点或者填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。
最后将边缘提取后的图像进行反色处理，凸显出图像的边缘曲线，使缺陷更加直观看出来。本实施例中，步骤S7中所述的反色处理采用的是最高度灰度值减去某点像素的灰度值。
如图2所示，原始图像背景噪音大、分辨率低并且对比度低，仅凭检测人员的目测很难识别缺陷的位置和大小，而通过步骤S7反色处理后的图像已经非常清楚，检测人员能够通过图像直观的看出盾构机液压管路的内部缺陷的位置、类型和程度，能够避免漏检和误检的情况，避免因液压管路内部缺陷而造成的风险。
以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (5)

1.一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1:通过激励源对盾构机液压管路进行加热；
S2:采用红外热成像仪对加热后的液压管路进行拍摄，并将红外热成像仪采集到的图像数据传输到计算机上；
S3:对采集到的图像进行灰度化处理；
S4:对灰度化处理后的图像进行中值滤波，去除图像中的噪声干扰；
S5:对中值滤波后的图像进行锐化处理，增强图像边缘；
S6:对锐化处理后的图像进行边缘提取；所述边缘提取的步骤为用边缘算子提取反映灰度变化的边缘点集，并在边缘点集中剔除部分边界点或者填补边界间的断点，使图像上的缺陷目标显像出来；
S7:对边缘提取后的图像进行反色处理，凸显出图像的边缘曲线，使缺陷更加直观；
S8:根据反色处理后的图像判断液压管路内部缺陷的位置和形状。
2.根据权利要求1所述的一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其特征在于，步骤S3中所述的灰度化处理采用加权平均法，按权取RGB三色分量的平均值，转换关系如下：
R＝G＝B＝WrR+WgG+WbB
式中的R代表红色成分数值，G代表绿色成分数值，B代表蓝色成分数值，Wr为红色的权值，Wg为绿色权值，Wb为蓝色权值，式中Wr＝0.587，Wg＝0.299，Wb＝0.144。
3.根据权利要求1所述的一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其特征在于，步骤S5中所述的锐化处理为采用梯度算子进行一次微分计算，所述梯度算子如下：
G[F(j，k)]＝|1.5×F(j，k)-F(j+1，k)|+|1.5×F(j，k)-F(j，k+1)|
式中F(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，G[F(j,k)]为经过梯度算子计算后j行k列像素点的灰度值。
4.根据权利要求1所述的一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其特征在于，步骤S6中所述的边缘算子采用robert算子，robert算子为：
Figure FDA0002441518080000011
式中的f(j,k)为图像上j行k列像素点的灰度值，g(j,k)为经过Robert算子计算后j行k列像素点的灰度值。
5.根据权利要求1所述的一种盾构机液压管路内部缺陷无损检测方法，其特征在于，步骤S7中所述的反色处理采用的是最高度灰度值减去某点像素的灰度值。
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