CN114549449B - 小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法 - Google Patents

小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，包括：利用透视变换模型对图像进行拼接，得到完整的红外重构拼接图像，将图像划分为基准图像部分、配准图像部分以及重叠区域部分；对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到缺陷特征区域；根据缺陷特征区域所处不同位置设计不同的坐标转换算法，获得像素点对应的瞬态热响应曲线，使用欧式距离或动态时间归整算法对缺陷热扩散区域像素点进行统计，进而得到缺陷特征区域对应的像素点个数，完成缺陷定量识别。本发明提高了图像拼接精度，减小了拼接误差，解决了重叠区域由于透视变换可能使缺陷形态发生畸变导致的重叠部分提取的部分缺陷的像素点个数的不准确问题。

Description

小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法
技术领域
本发明属于损伤识别评估技术领域，更具体地说，本发明涉及小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法。
背景技术
对于各类航空航天飞行器而言，由于在发射、运行或返回过程中受到各类微小碎片的高速/超高速撞击，使得飞行器表面产生复杂的微小损伤缺陷。考虑到空气动力学因素，航空航天飞行器外形通常都是曲面设计，因此在航空航天表面材料的损伤检测中，需要同时考虑到试件曲率造成的加热不均的影响，根据曲率角度调整红外热像仪和被测试件的相对位置或拍摄角度。调节红外热像仪焦距，并使红外热像仪拍摄角度与曲面切面方向近似垂直，直至其能够完整清晰的拍摄到被测对象标定区域红外图像。利用检测得到的红外图像序列进行重构，可得到局部检测部分对应的局部缺陷特征重构图像。由于损伤的未知性，热像仪在拍摄时都是按照一定的间隔进行拍摄，这样必定会产生重叠区域，因此要想得到完整的全局缺陷区域就必须用到拼接算法。
对于小尺寸曲面构件来说，热像仪在距离足够近的情况下，可以将局部材料表面近似等价于一个平面，这样能够避免曲面材料在拼接时带来的误拼接问题，但是在进行图像采集的过程中，如果镜头距离材料太近就会导致拍摄面积太小，那么对一个材料就需要进行多次拍摄，效率太低，同时由于表面曲率的影响，采集图像时热像仪角度会发生改变，因此需要使用八个自由度的透视变换模型进行拼接。
在得到了完整缺陷区域的情况下(缺陷区域初步定量)，需要进一步得到缺陷的准确信息，来判断出损伤的严重程度。由于在拼接过程中需要将配准图片进行变换，这样可能会使两张图片的重合区域产生形变，从而导致区域内的缺陷信息发生改变，因此直接对拼接后的图像进行缺陷信息的提取和量化并不能保证结果的准确性。
在对材料加热的过程中，损伤缺陷部分和正常无缺陷部分的温度变化信息的有差异的，我们可以利用这种差异性来得到缺陷位置的准确信息。因此，在得到缺陷的大致信息后，通过提出的坐标转换算法将缺陷信息回溯到红外视频流中，得到每个缺陷像素点对应的具有温度变化特征的瞬态热响应曲线，用以判断区域中的像素点是否为真实的缺陷，以此获得缺陷区域的准确大小。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了小尺寸曲面曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，包括：首先，利用透视变换模型对图像进行拼接，得到完整的红外重构拼接图像，将图像划分为三个部分：基准图像部分、配准图像部分以及重叠区域部分；然后，对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到缺陷特征区域；最后，根据缺陷特征区域所处不同位置设计不同的坐标转换算法，获得像素点对应的瞬态热响应曲线，使用欧式距离或动态时间归整算法对缺陷热扩散区域像素点进行统计，进而得到缺陷特征区域对应的像素点个数，完成缺陷定量识别。
优选的是，其中，还包括以下步骤：
步骤S1、确定红外重构拼接图像重叠区域，通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像，通过前一个红外重构图像和后一个红外重构图像之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S2、采取改进的区域生长算法来对缺陷进行分割，将灰度阈值设置为生长准则，进行红外重构拼接图像缺陷特征区域提取；
步骤S3、进行红外重构拼接图像缺陷特征区域(缺陷)定量识别。
优选的是，其中，所述步骤S1的具体方法包括：将得到的视频流记为VG(AG，KG，TG)，其中G＝1，2，...，N表示该视频流为第几个视频流，(AG，KG)表示拍摄区域的像素点坐标，其中AG＝1，2，...，M，KG＝1，2，...，N，TG＝1，2，3...，T表示视频流拍摄的帧数；通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像IG，通过前一个红外重构图像IG和后一个红外重构图像IG+1之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S11、进行红外重构图像拼接，使用的拼接算法的具体步骤包括：
步骤S111、采用SURF算法提取出检测图像的特征点并加以描述，最后得到匹配的特征点对；
步骤S112、采用RANSAC算法对得到的特征点对进行去误匹配，剔除误匹配的特征点对，获得最佳透视变换矩阵：
Figure BDA0003509226050000031
步骤S113、利用最佳透视变换矩阵对配准图像IG+1进行变换：
Figure BDA0003509226050000032
Figure BDA0003509226050000033
Figure BDA0003509226050000034
其中，变换前后配准图片的像素点点集分别为：IG+1(xG+1_iyG+1_j)，
Figure BDA0003509226050000035
(xG+1_i，yG+1_j)是原图像素点坐标，
Figure BDA0003509226050000036
是变换后的像素点坐标，w是透视变换尺度参数；
Figure BDA0003509226050000037
用于线性变换，
Figure BDA0003509226050000038
用于透视变换，
Figure BDA0003509226050000039
用于平移；
步骤S114、将基准图像IG与变换后的配准图像
Figure BDA00035092260500000310
进行拼接，得到完整拼接图像IG，其中
Figure BDA00035092260500000311
重叠区域可表示为
Figure BDA00035092260500000312
步骤S115、判断是否出现负坐标情况，若出现转步骤S12，若未出现转步骤13；
步骤S12、进行负坐标转换；对于步骤S114中得到的红外重构拼接图像IG来说，由于微小空间碎片的尺寸在0.1mm-1mm，就可能在材料表面形成微小的缺陷，因此图像中的每一个像素点都很重要，要确保得到完整的拼接图像；
为了解决这个问题，本专利在变换矩阵的基础上提出了改进算法，在提高效率的同时减小了拼接误差，以下是算法步骤：
步骤S121、初始化变换矩阵
Figure BDA0003509226050000041
输入改进前配准图像坐标点集
Figure BDA0003509226050000042
输入基准图像坐标点集IG(xG_iyG_j)，初始化最小XY轴坐标值，这里人工设置min(x)＝1000，min(y)＝1000，其中
Figure BDA0003509226050000043
Figure BDA0003509226050000044
步骤S122、初始化i＝1，j＝1；
步骤S123、如果
Figure BDA0003509226050000045
那么令
Figure BDA0003509226050000046
αG＝min(x)，如果
Figure BDA0003509226050000047
那么令
Figure BDA0003509226050000048
βG＝min(y)；其中，αG，βG为变换矩阵的更新系数；
步骤S124、j＝j+1，如果j＞n，令j＝1，i＝i+1，返回步骤S123，直到i＞m；最后，我们得到更新系数αG和βG；
步骤S125、如果αG＜0，则有
Figure BDA0003509226050000049
令
Figure BDA00035092260500000410
可得到
Figure BDA00035092260500000411
Figure BDA00035092260500000412
否则令αG＝0，获得最终更新系数αG，保证了X轴坐标值全为正；
步骤S126、如果βG＜0，则有
Figure BDA00035092260500000413
令
Figure BDA00035092260500000414
可得到
Figure BDA00035092260500000415
Figure BDA00035092260500000416
否则令βG＝0，获得最终更新系数βG，保证了Y轴坐标值全为正；
步骤S127、更新变换矩阵，
Figure BDA00035092260500000417
步骤S128、更新配准图像坐标点集
Figure BDA0003509226050000051
其中i＝1，...，m；j＝1，...，n，IG+1为原始配准图片；
步骤S129、更新基准图片坐标点集
Figure BDA0003509226050000052
其中i＝1，...，m；j＝1，...，n，
Figure BDA0003509226050000053
IG原始基准图像；
步骤S1210、变换矩阵改进后得到的拼接图像为IG_new，其中
Figure BDA0003509226050000054
得到改进后的重叠区域IG_overlap_new，其中
Figure BDA0003509226050000055
步骤S13、划分红外重构拼接图像的三个区域，具体方法包括：
步骤S131、初始化i＝1，j＝1；
步骤S132、判断在当前像素点(i，j)下，基准图片和配准图片的像素值是否为零，若都为非零数值，则该像素点坐标值为交点坐标值，并作为重叠区域部分IG_overlap_new或者IG_overlap的像素点坐标值，i＝i+1；
步骤S133、若i＞m，则j＝j+1，返回步骤S132，否则直接返回步骤S132，直至j＞n，重叠区域搜索完成，输出重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap；
根据获得的重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，将红外重构拼接图像IG或者IG_new划分为以下三个部分：重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，图像
Figure BDA0003509226050000056
上非重叠区域IG_1，图像
Figure BDA0003509226050000057
上非重叠区域部IG_2，图像
Figure BDA0003509226050000058
与配准图像IG+1的对应关系为：
Figure BDA0003509226050000059
优选的是，其中，所述步骤S2包括以下方法：由于缺陷在红外热像仪下呈现的亮度与非缺陷区域差异较大，红外重构拼接图像的缺陷提取可以根据灰度阈值的差异来进行提取，本专利采取改进的区域生长算法，自动选取种子点来对缺陷进行分割，提高了缺陷特征区域提取的准确性，具体步骤包括：
步骤S21、将图像二值化，对二值化后的图像进行寻找联通区域的操作求出联通区域的质心，然后将质心设置为区域生长的种子点；
步骤S22、将灰度阈值设置为生长准则，选择初始种子点作为生长点，对种子点领域的8个点做相似性判断，若是符合条件则加入种子序列并移除已经选择的种子点，同时将该点加入缺陷序列，循环遍历所有的种子点，直到种子序列中不存在种子点，迭代结束，最终获得缺陷特征区域are1，are2，...，areP，P为缺陷特征区域数量。
优选的是，其中，所述步骤S3进行红外重构拼接图像缺陷特征区域定量识别的具体方法包括：根据红外重构图像IG_new划分的三个部分，提出了一种坐标转换算法，利用坐标转换关系得到对应于缺陷点的正确瞬态热响应曲线，从而获得准确的缺陷面积，具体步骤为：
步骤S31、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_1的部分，由下式转换像素点坐标，得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure BDA0003509226050000061
其中，(xGF_P_i，yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new(或者IG)上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，(xG_P_i″，yG_P_j″)为基准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；利用像素点转换坐标与基准图像IG的对应图像序列获得第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线
Figure BDA0003509226050000062
NP为第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线数量，即第P个缺陷特征区域areP这一部分的像素点数量；
步骤S32、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_2的部分由于经过了图片配准，坐标位置发生了很大的改变，通过以下推导得到这部分的坐标转换公式，从而得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure BDA0003509226050000063
其中：
Figure BDA0003509226050000064
令：
Figure BDA0003509226050000065
则：
Figure BDA0003509226050000066
令：
Figure BDA0003509226050000071
Figure BDA0003509226050000072
Figure BDA0003509226050000073
则可得到最终的坐标变换公式：
Figure BDA0003509226050000074
Figure BDA0003509226050000075
其中，坐标(xGF_P_i，yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，坐标(xG+1_P_i″，yG+1_P_j″)为配准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；
对上面两个部分的缺陷，找出位于几何中心的瞬态热响应曲线，即质心的瞬态热响应曲线，然后计算其他瞬态热响应曲线到质心瞬态热响应曲线的欧式距离，如果小于设定的距离阈值，则该瞬态热响应曲线对应的像素点为缺陷区域像素点；统计这两部分缺陷特征区域的像素点数量
Figure BDA0003509226050000076
和
Figure BDA0003509226050000077
其中，P为缺陷特征区域的编号；
步骤S33、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_overlap_new的部分，首先采用公式(3.1.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线；同时，采用公式(3.2.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线，记该部分缺陷数量为
Figure BDA0003509226050000078
最后，对IG_overlap_new中的缺陷部分采用DTW算法对同一位置的瞬态热响应曲线进行两两间的相似性度量，DTW算法即动态时间归整算法；如果相似度距离值小于设定的相似度阈值，则对应位置的像素点为正确一致的重叠点，对重叠区域IG_overlap_new中缺陷部分的所有像素点进行判断，统计正确一致的重叠点，得到重叠区域中缺陷部分正确一致的像素点个数
Figure BDA0003509226050000079
从而得到第P个缺陷特征区域的大小
Figure BDA00035092260500000710
完成缺陷定量识别，其中，
Figure BDA00035092260500000711
本发明小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，首先，利用透视变换模型对图像进行拼接，得到完整的红外重构拼接图像，将图像划分为三个部分：基准图像部分IG_1、配准图像部分IG_2以及重叠区域部分IG_overlap_new；然后，对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到P个缺陷特征区域；最后，根据缺陷特征区域所处不同位置设计不同的坐标转换算法，获得像素点对应的瞬态热响应曲线，使用欧式距离或动态时间归整算法对缺陷热扩散区域像素点进行统计，进而得到缺陷特征区域(缺陷)对应的像素点个数
Figure BDA0003509226050000081
完成缺陷定量识别。
本发明至少包括以下有益效果：
(1)、本发明对于小尺寸曲面试件在进行拼接时存在的误拼接现象进行了改进，选取了适合的拼接模型，提高了拼接的精度；
(2)、本发明为了解决图片信息缺失的问题，对变换矩阵进行改进，提高效率的同时减小了拼接误差；
(3)、本发明通过拼接得到完整的缺陷区域，考虑并解决了重叠区域由于透视变换可能使缺陷形态发生畸变导致的重叠部分提取的部分缺陷的像素点个数的不准确问题；
(4)、本发明利用拼接图像的透视变换矩阵设计坐标转换算法将拼接图像中的像素点转换至配准图像，获得缺陷特征对应的瞬态热响应曲线，这也进一步提高缺陷识别的准确性。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1是本发明小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法具体实施方式的流程图；
图2是四个视频流重构图像拼接而成的红外重构拼接图像；
图3是总体红外重构拼接图像缺陷特征区域提取结果；
图4是两个视频流重构图像拼接而成的红外重构拼接图像；
图5是部分红外重构拼接图像缺陷特征区域提取结果；
图6是部分缺陷的重叠区域；
图7是缺陷对应的不同部分；
图8是某一位置在一个图像序列获得的瞬态热响应曲线两两比较示意图；
图9是某一位置在另一个图像序列获得的瞬态热响应曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1所示：本发明的小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，包括：首先，利用透视变换模型对图像进行拼接，得到完整的红外重构拼接图像，将图像划分为三个部分：基准图像部分、配准图像部分以及重叠区域部分；然后，对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到缺陷特征区域；最后，根据缺陷特征区域所处不同位置设计不同的坐标转换算法，获得像素点对应的瞬态热响应曲线，使用欧式距离或动态时间归整算法对缺陷热扩散区域像素点进行统计，进而得到缺陷特征区域对应的像素点个数，完成缺陷定量识别。
在上述技术方案中，还包括以下步骤：
步骤S1、确定红外重构拼接图像重叠区域，通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像，通过前一个红外重构图像和后一个红外重构图像之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S2、采取改进的区域生长算法来对缺陷进行分割，将灰度阈值设置为生长准则，进行红外重构拼接图像缺陷特征区域提取；
步骤S3、进行红外重构拼接图像缺陷特征区域(缺陷)定量识别。
在上述技术方案中，所述步骤S1的具体方法包括：将得到的视频流记为VG(AG，KG，TG)，其中G＝1，2，...，N表示该视频流为第几个视频流，(AG，KG)表示拍摄区域的像素点坐标，其中AG＝1，2，...，M，KG＝1，2，...，N，TG＝1，2，3...，T表示视频流拍摄的帧数；通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像IG，通过前一个红外重构图像IG和后一个红外重构图像IG+1之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S11、进行红外重构图像拼接，使用的拼接算法的具体步骤包括：
步骤S111、采用SURF算法提取出检测图像的特征点并加以描述，最后得到匹配的特征点对；
步骤S112、采用RANSAC算法对得到的特征点对进行去误匹配，剔除误匹配的特征点对，获得最佳透视变换矩阵：
Figure BDA0003509226050000101
步骤S113、利用最佳透视变换矩阵对配准图像IG+1进行变换：
Figure BDA0003509226050000102
Figure BDA0003509226050000103
Figure BDA0003509226050000104
其中，变换前后配准图片的像素点点集分别为：IG+1(xG+1_iyG+1_j)，
Figure BDA0003509226050000105
(xG+1_i，yG+1_j)是原图像素点坐标，
Figure BDA0003509226050000106
是变换后的像素点坐标，w是透视变换尺度参数；
Figure BDA0003509226050000107
用于线性变换，
Figure BDA0003509226050000108
用于透视变换，
Figure BDA0003509226050000109
用于平移；
步骤S114、将基准图像IG与变换后的配准图像
Figure BDA00035092260500001010
进行拼接，得到完整拼接图像IG，其中
Figure BDA00035092260500001011
重叠区域可表示为
Figure BDA00035092260500001012
步骤S115、判断是否出现负坐标情况，若出现转步骤S12，若未出现转步骤13；
步骤S12、进行负坐标转换；对于步骤S114中得到的红外重构拼接图像IG来说，由于微小空间碎片的尺寸在0.1mm-1mm，就可能在材料表面形成微小的缺陷，因此图像中的每一个像素点都很重要，要确保得到完整的拼接图像；
为了解决这个问题，本专利在变换矩阵的基础上提出了改进算法，在提高效率的同时减小了拼接误差，以下是算法步骤：
步骤S121、初始化变换矩阵
Figure BDA0003509226050000111
输入改进前配准图像坐标点集
Figure BDA0003509226050000112
输入基准图像坐标点集IG(xG_iyG_j)，初始化最小XY轴坐标值，这里人工设置min(x)＝1000，min(y)＝1000，其中
Figure BDA0003509226050000113
Figure BDA0003509226050000114
步骤S122、初始化i＝1，j＝1；
步骤S123、如果
Figure BDA0003509226050000115
那么令
Figure BDA0003509226050000116
αG＝min(x)，如果
Figure BDA0003509226050000117
那么令
Figure BDA0003509226050000118
βG＝min(y)；其中，αG，βG为变换矩阵的更新系数；
步骤S124、j＝j+1，如果j＞n，令j＝1，i＝i+1，返回步骤S123，直到i＞m；最后，我们得到更新系数αG和βG；
步骤S125、如果αG＜0，则有
Figure BDA0003509226050000119
令
Figure BDA00035092260500001110
可得到
Figure BDA00035092260500001111
Figure BDA00035092260500001112
否则令αG＝0，获得最终更新系数αG，保证了X轴坐标值全为正；
步骤S126、如果βG＜0，则有
Figure BDA00035092260500001113
令
Figure BDA00035092260500001114
可得到
Figure BDA00035092260500001115
Figure BDA00035092260500001116
否则令βG＝0，获得最终更新系数βG，保证了Y轴坐标值全为正；
步骤S127、更新变换矩阵，
Figure BDA00035092260500001117
步骤S128、更新配准图像坐标点集
Figure BDA0003509226050000121
其中i＝1，...，m；j＝1，...，n，IG+1为原始配准图片；
步骤S129、更新基准图片坐标点集
Figure BDA0003509226050000122
其中i＝1，...，m；j＝1，...，n，
Figure BDA0003509226050000123
IG原始基准图像；
步骤S1210、变换矩阵改进后得到的拼接图像为IG_new，其中
Figure BDA0003509226050000124
得到改进后的重叠区域IG_overlap_new，其中
Figure BDA0003509226050000125
步骤S13、划分红外重构拼接图像的三个区域，具体方法包括：
步骤S131、初始化i＝1，j＝1；
步骤S132、判断在当前像素点(i，j)下，基准图片和配准图片的像素值是否为零，若都为非零数值，则该像素点坐标值为交点坐标值，并作为重叠区域部分IG_overlap_new或者IG_overlap的像素点坐标值，i＝i+1；
步骤S133、若i＞m，则j＝j+1，返回步骤S132，否则直接返回步骤S132，直至j＞n，重叠区域搜索完成，输出重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap；
根据获得的重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，将红外重构拼接图像IG或者IG_new划分为以下三个部分：重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，图像
Figure BDA0003509226050000126
上非重叠区域IG_1，图像
Figure BDA0003509226050000127
上非重叠区域部IG_2，图像
Figure BDA0003509226050000128
与配准图像IG+1的对应关系为：
Figure BDA0003509226050000129
在上述技术方案中，所述步骤S2包括以下方法：由于缺陷在红外热像仪下呈现的亮度与非缺陷区域差异较大，红外重构拼接图像的缺陷提取可以根据灰度阈值的差异来进行提取，本专利采取改进的区域生长算法，自动选取种子点来对缺陷进行分割，提高了缺陷特征区域提取的准确性，具体步骤包括：
步骤S21、将图像二值化，对二值化后的图像进行寻找联通区域的操作求出联通区域的质心，然后将质心设置为区域生长的种子点；
步骤S22、将灰度阈值设置为生长准则，选择初始种子点作为生长点，对种子点领域的8个点做相似性判断，若是符合条件则加入种子序列并移除已经选择的种子点，同时将该点加入缺陷序列，循环遍历所有的种子点，直到种子序列中不存在种子点，迭代结束，最终获得缺陷特征区域are1，are2，...，areP，P为缺陷特征区域数量。
在上述技术方案中，所述步骤S3进行红外重构拼接图像缺陷特征区域定量识别的具体方法包括：根据红外重构图像IG_new划分的三个部分，提出了一种坐标转换算法，利用坐标转换关系得到对应于缺陷点的正确瞬态热响应曲线，从而获得准确的缺陷面积，具体步骤为：
步骤S31、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_1的部分，由下式转换像素点坐标，得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure BDA0003509226050000131
其中，(xGF_P_i，yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new(或者IG)上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，(xG_P_i″，yG_P_j″)为基准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；利用像素点转换坐标与基准图像IG的对应图像序列获得第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线
Figure BDA0003509226050000135
NP为第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线数量，即第P个缺陷特征区域areP这一部分的像素点数量；
步骤S32、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_2的部分由于经过了图片配准，坐标位置发生了很大的改变，通过以下推导得到这部分的坐标转换公式，从而得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure BDA0003509226050000132
其中：
Figure BDA0003509226050000133
令：
Figure BDA0003509226050000134
则：
Figure BDA0003509226050000141
令：
Figure BDA0003509226050000142
Figure BDA0003509226050000143
Figure BDA0003509226050000144
则可得到最终的坐标变换公式：
Figure BDA0003509226050000145
Figure BDA0003509226050000146
其中，坐标(xGF_P_i，yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，坐标(xG+1_P_i″，yG+1_P_j″)为配准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；
对上面两个部分的缺陷，找出位于几何中心的瞬态热响应曲线，即质心的瞬态热响应曲线，然后计算其他瞬态热响应曲线到质心瞬态热响应曲线的欧式距离，如果小于设定的距离阈值，则该瞬态热响应曲线对应的像素点为缺陷区域像素点；统计这两部分缺陷特征区域的像素点数量
Figure BDA0003509226050000147
和
Figure BDA0003509226050000148
其中，P为缺陷特征区域的编号；
步骤S33、对于第P个缺陷特征区域，其位于iG_overlap_new的部分，首先采用公式(3.1.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线；同时，采用公式(3.2.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线，记该部分缺陷数量为
Figure BDA0003509226050000149
最后，对IG_overlap_new中的缺陷部分采用DTW算法对同一位置的瞬态热响应曲线进行两两间的相似性度量，DTW算法即动态时间归整算法；如果相似度距离值小于设定的相似度阈值，则对应位置的像素点为正确一致的重叠点，对重叠区域IG_overlap_new中缺陷部分的所有像素点进行判断，统计正确一致的重叠点，得到重叠区域中缺陷部分正确一致的像素点个数
Figure BDA00035092260500001410
从而得到第P个缺陷特征区域的大小
Figure BDA0003509226050000154
完成缺陷定量识别，其中，
Figure BDA0003509226050000151
实施例
对试件进行两次局部红外无损检测，两次局部红外无损检测有一定重叠区域，对检测得到的图像序列进行重构，得到两幅局部特征重构图像，一幅局部特征重构图像作为基准图像IG，将相邻的有一定重叠区域的另一幅局部特征重构图像作为配准图像IG+1，将基准图像IG、配准图像IG+1分别利用矩阵K和改进的透视变换矩阵H*进行拼接，得到的红外重构拼接图像IG_new如图4所示。其中，图2所示为四个视频流重构图像拼接而成的红外重构拼接图像，图3所示为总体红外重构拼接图像缺陷特征区域提取结果。
在本实例中，透视变换矩阵H*为：
Figure BDA0003509226050000152
基准图像的变换矩阵K为：
Figure BDA0003509226050000153
红外重构拼接图片的纵向像素点个数为：595，横向像素点个数为：1162。
在本实例中，重叠区域部分IG_overlap_new的大小为74132个像素点。
在本实例中，红外重构拼接图像缺陷特征区域提取结果如图5所示。从图5可以看出，红外重构拼接图像缺陷特征区域提取结果良好。将图像进行二值化，对图像进行求取联通区域的操作，将联通区域的质心设置为初始种子点，利用区域生长算法获得缺陷特征区域。图6中的方框表示部分缺陷特征的重叠区域。
如图7所示，缺陷特征区域(缺陷)分别有一部分位于基准图像部分IG_1、重叠区域部分IG_overlap_new以及配准图像部分IG_2。分别使用基准图像IG和配准图像IG+1对应的红外图像序列中的瞬态热响应曲线进行判断，考虑重叠区域的正确大小以获得最终的缺陷像素点个数，于是需要利用在不同图像序列下相似性度量的方法考虑两者对应的瞬态热响应曲线的相似度以获得正确的重叠点数量。
如图7所示，将重构拼接图像中缺陷特征区域(缺陷)在重叠区域中对应的47052个像素分别转换至基准图像位置和配准图像位置，然后得到图像序列对应位置的瞬态热响应曲线。如图8、图9所示，为同一位置在不同图像序列获得的瞬态热响应曲线两两比较示意图。采用DTW(Dynamic Time Warping，动态时间归整)算法进行相似性度量，如果相似度大于设定的相似度阈值，则该像素点为正确一致的重叠点；对所有重叠区域部分IG_overlap_new的像素点进行判断，统计正确一致的重叠点，得到重叠区域缺陷像素点个数
Figure BDA0003509226050000161
对于缺陷特征区域(缺陷)，在基准图像位置的像素点数量
Figure BDA0003509226050000162
(距离阈值为15)，在透视图像的像素点数量
Figure BDA0003509226050000163
(距离阈值为3)，这样，缺陷特征区域(缺陷)大小
Figure BDA0003509226050000164
Figure BDA0003509226050000165
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (2)

1.小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，其特征在于，包括：首先，利用透视变换模型对图像进行拼接，得到完整的红外重构拼接图像，将图像划分为三个部分：基准图像部分、配准图像部分以及重叠区域部分；然后，对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到缺陷特征区域；最后，根据缺陷特征区域所处不同位置设计不同的坐标转换算法，获得像素点对应的瞬态热响应曲线，使用欧式距离或动态时间归整算法对缺陷热扩散区域像素点进行统计，进而得到缺陷特征区域对应的像素点个数，完成缺陷定量识别；
利用透视变换模型对图像进行拼接的具体方法包括：将得到的视频流记为VG(AG,KG,TG),其中G＝1,2,...,N表示该视频流为第几个视频流，(AG,KG)表示拍摄区域的像素点坐标，其中AG＝1,2,...,M，KG＝1,2,...,N，TG＝1,2,3...,T表示视频流拍摄的帧数；通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像IG,通过前一个红外重构图像IG和后一个红外重构图像IG+1之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S11、进行红外重构图像拼接，使用的拼接算法的具体步骤包括：
步骤S111、采用SURF算法提取出检测图像的特征点并加以描述，最后得到匹配的特征点对；
步骤S112、采用RANSAC算法对得到的特征点对进行去误匹配，剔除误匹配的特征点对，获得最佳透视变换矩阵：
Figure FDA0004131248730000011
步骤S113、利用最佳透视变换矩阵对配准图像IG+1进行变换：
Figure FDA0004131248730000012
Figure FDA0004131248730000013
Figure FDA0004131248730000021
其中，变换前后配准图片的像素点点集分别为：IG+1(xG+1_iyG+1_j)，
Figure FDA0004131248730000022
(xG+1_i，yG+1_j)是原图像素点坐标，
Figure FDA0004131248730000023
是变换后的像素点坐标，w是透视变换尺度参数；
Figure FDA0004131248730000024
用于线性变换，
Figure FDA0004131248730000025
用于透视变换，
Figure FDA0004131248730000026
用于平移；
步骤S114、将基准图像IG与变换后的配准图像
Figure FDA0004131248730000027
进行拼接，得到完整拼接图像IG，其中
Figure FDA0004131248730000028
重叠区域可表示为
Figure FDA0004131248730000029
步骤S115、判断是否出现负坐标情况，若出现转步骤S12，若未出现转步骤13；
步骤S12、进行负坐标转换；对于步骤S114中得到的红外重构拼接图像IG,在变换矩阵的基础上提出了改进算法，在提高效率的同时减小了拼接误差，以下是算法步骤：
步骤S121、初始化变换矩阵
Figure FDA00041312487300000210
输入改进前配准图像坐标点集
Figure FDA00041312487300000211
输入基准图像坐标点集IG(xG_iyG_j)，初始化最小XY轴坐标值,这里人工设置min(x)＝100，min(y)＝1000，其中
Figure FDA00041312487300000212
Figure FDA00041312487300000213
步骤S122、初始化i＝1，j＝1；
步骤S123、如果
Figure FDA00041312487300000214
那么令
Figure FDA00041312487300000215
αG＝min(x)，如果
Figure FDA00041312487300000216
那么令
Figure FDA00041312487300000217
βG＝min(y)；其中，αG，βG为变换矩阵的更新系数；
步骤S124、j＝j+1，如果j＞n，令j＝1，i＝i+1，返回步骤S123，直到i＞m；最后，我们得到更新系数αG和βG；
步骤S125、如果αG＜0，则有
Figure FDA00041312487300000218
令
Figure FDA00041312487300000219
可得到
Figure FDA00041312487300000220
Figure FDA0004131248730000031
否则令αG＝0，获得最终更新系数αG，保证了X轴坐标值全为正；
步骤S126、如果βG＜0，则有
Figure FDA0004131248730000032
令
Figure FDA0004131248730000033
可得到
Figure FDA0004131248730000034
Figure FDA0004131248730000035
否则令βG＝0，获得最终更新系数βG，保证了Y轴坐标值全为正；
步骤S127、更新变换矩阵，
Figure FDA0004131248730000036
步骤S128、更新配准图像坐标点集
Figure FDA0004131248730000037
其中i＝1,…,m；j＝1,…,n，IG+1为原始配准图片；
步骤S129、更新基准图片坐标点集
Figure FDA0004131248730000038
其中i＝1,...,m；j＝1,...,n，
Figure FDA0004131248730000039
IG原始基准图像；
步骤S 1210、变换矩阵改进后得到的拼接图像为IG_new，其中
Figure FDA00041312487300000310
得到改进后的重叠区域IG_overlap_new，其中
Figure FDA00041312487300000311
步骤S13、划分红外重构拼接图像的三个区域，具体方法包括：
步骤S131、初始化i＝1,j＝1；
步骤S132、判断在当前像素点(i,j)下，基准图片和配准图片的像素值是否为零，若都为非零数值，则该像素点坐标值为交点坐标值，并作为重叠区域部分IG_overlap_new或者IG_overlap的像素点坐标值，i＝i+1；
步骤S133、若i＞m，则j＝j+1，返回步骤S132，否则直接返回步骤S132，直至j＞n，重叠区域搜索完成，输出重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap；
根据获得的重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，将红外重构拼接图像IG或者IG_new划分为以下三个部分：重叠区域IG_overlap_new或者IG_overlap，图像
Figure FDA00041312487300000312
上非重叠区域IG_1，图像
Figure FDA00041312487300000313
上非重叠区域部IG_2，图像
Figure FDA00041312487300000314
与配准图像IG+1的对应关系为：
Figure FDA0004131248730000041
进行红外重构拼接图像缺陷特征区域定量识别的具体方法包括：根据红外重构图像IG_new划分的三个部分，提出了一种坐标转换算法，利用坐标转换关系得到对应于缺陷点的正确瞬态热响应曲线，从而获得准确的缺陷面积，具体步骤为：
步骤S31、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_1的部分，由下式转换像素点坐标，得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure FDA0004131248730000042
其中，(xGF_P_i,yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new或者IG上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，(xG_P_i″,yG_P_j″)为基准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；利用像素点转换坐标与基准图像IG的对应图像序列获得第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线TTRP_1，TTRP_2,...,
Figure FDA0004131248730000043
NP为第P个缺陷特征区域areP的部分瞬态热响应曲线数量，即第P个缺陷特征区域areP这一部分的像素点数量；
步骤S32、对于第P个缺陷特征区域，其位于IG_2的部分由于经过了图片配准，坐标位置发生了改变，通过以下推导得到这部分的坐标转换公式，从而得到对应的TTR曲线的真实坐标：
Figure FDA0004131248730000044
其中：
Figure FDA0004131248730000045
令：
Figure FDA0004131248730000046
则：
Figure FDA0004131248730000047
令：
Figure FDA0004131248730000051
Figure FDA0004131248730000052
Figure FDA0004131248730000053
则可得到最终的坐标变换公式：
Figure FDA0004131248730000054
Figure FDA0004131248730000055
其中，坐标(xGF_P_i,yGF_P_j)为红外重构拼接图像IG_new上第P个缺陷特征区域第i列，第j行的坐标，坐标(xG+1_P_i″,yG+1_P_j″)为配准图像IG上第P个缺陷特征区域对应区域的第i″列，第j″行的坐标；
对上面两个部分的缺陷，找出位于几何中心的瞬态热响应曲线，即质心的瞬态热响应曲线，然后计算其他瞬态热响应曲线到质心瞬态热响应曲线的欧式距离，如果小于设定的距离阈值，则该瞬态热响应曲线对应的像素点为缺陷区域像素点；统计这两部分缺陷特征区域的像素点数量
Figure FDA0004131248730000056
和
Figure FDA0004131248730000057
其中，P为缺陷特征区域的编号；
步骤S33、对于第P个缺陷特征区域,其位于IG_overlap_new的部分，首先采用公式(3.1.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线；同时，采用公式(3.2.1)的方式，获取第P个缺陷特征区域areP在IG_overlap_new中的瞬态热响应曲线，记该部分缺陷数量为
Figure FDA0004131248730000058
最后，对IG_overlap_new中的缺陷部分采用DTW算法对同一位置的瞬态热响应曲线进行两两间的相似性度量，DTW算法即动态时间归整算法；如果相似度距离值小于设定的相似度阈值，则对应位置的像素点为正确一致的重叠点，对重叠区域IG_overlap_new中缺陷部分的所有像素点进行判断，统计正确一致的重叠点，得到重叠区域中缺陷部分正确一致的像素点个数
Figure FDA0004131248730000059
从而得到第P个缺陷特征区域的大小
Figure FDA00041312487300000510
完成缺陷定量识别，其中，
Figure FDA00041312487300000511
2.如权利要求1所述的小尺寸曲面构件全局缺陷精细定量识别方法，其特征在于，还包括以下步骤：
步骤S1、确定红外重构拼接图像重叠区域，通过不同的红外视频流重构出不同红外重构图像,通过前一个红外重构图像和后一个红外重构图像之间的相互拼接得到红外重构拼接图像；
步骤S2、采取改进的区域生长算法来对缺陷进行分割，将灰度阈值设置为生长准则，进行红外重构拼接图像缺陷特征区域提取；
步骤S3、进行红外重构拼接图像缺陷特征区域定量识别；
所述步骤S2包括以下方法：
步骤S21、将图像二值化，对二值化后的图像进行寻找联通区域的操作求出联通区域的质心，然后将质心设置为区域生长的种子点；
步骤S22、将灰度阈值设置为生长准则，选择初始种子点作为生长点，对种子点领域的8个点做相似性判断，若是符合条件则加入种子序列并移除已经选择的种子点，同时将选择的种子点加入缺陷序列，循环遍历所有的种子点，直到种子序列中不存在种子点，迭代结束，最终获得缺陷特征区域are1,are2,...,areP，P为缺陷特征区域数量。
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