CN117237338A - 用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及建筑保温层缺陷识别技术领域，具体涉及用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，对待测保温层墙体温度图像的各像素点，计算温度相异性指数及边缘弯曲度；根据任意两像素点的边缘弯曲度之间的差异得到边缘弯曲相关度，进而得到边缘弯曲相互值；根据边缘弯曲度相互值获取各像素点的积累边缘弯曲相互值；获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵以及标准累积边缘弯曲相互信息矩阵，计算待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度；根据各滑动窗口的相似度得到缺陷区域的识别。从而实现建筑外保温层空鼓缺陷的精确识别，具有较高检测精度。

Description

用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法

技术领域

本申请涉及建筑保温层缺陷识别技术领域，具体涉及用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法。

背景技术

经统计，每年用于建筑供暖、制冷的碳排放量达到10亿吨，其中10%的碳排放是由于建筑气密性以及保温层缺陷导致的无效碳排放，因此，对建筑质量进行监控，在长久的建筑使用过程中进行检测和维护，能够尽量减少无效碳排放的增加。基于建筑行业的特殊性，检测的手段必须是无损检测，不能对建筑造成破坏，因此建筑检测多采用图像视觉检测。保温板的装设采用的是贴附式，且在建筑完成之后，保温板处于被覆盖状态，因此常规的图像检测手段无法识别保温板的贴装是否存在鼓包和空洞。

为了精确检查保温板的贴装效果，使用热成像仪对墙体进行温度检测，根据空洞以及鼓包的热缓冲效应，对热成像图上进行缺陷识别。但是，由于不同楼层墙体受热情况的不同，不同位置的空鼓有不同的温度特征，即不同区域的空鼓缺陷有不同的温度特征，由此会产生墙体保温板空洞区域在热成像图上不易识别的问题。

综上所述，本发明提出用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，通过热成像仪对待测保温层墙体和标准保温层墙体进行拍摄，并进行预处理；根据保温层区域的空鼓特征计算待测保温层墙体温度图像与标准保温层墙体的温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，将待测保温层墙体温度图像窗口的累积边缘弯曲相互信息矩阵与模板进行相似度计算，设置相似度阈值判断目标图像所在的大致位置，进而根据滑动窗口利用BBS模板匹配算法进行窗口模板匹配，根据模板匹配结果完成对建筑外保温层空鼓缺陷的准确识别。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，以解决现有的问题。

本发明的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，该方法包括以下步骤：

热成像仪采集待测保温层墙体以及标准保温层墙体的温度图像；

对待测保温层墙体温度图像的各像素点，根据像素点邻域内温度差异情况得到像素点的温度相异性指数；根据像素点邻域内温度相异性指数的变化得到像素点的边缘弯曲度；根据待测保温层墙体温度图像中所有任意两像素点的边缘弯曲度之间的差异得到边缘弯曲相关度；根据各边缘弯曲度在标准保温层墙体的温度图像中的先验概率及边缘弯曲相关度得到边缘弯曲相互值；根据边缘弯曲度相互值获取各像素点的积累边缘弯曲相互值；根据积累边缘弯曲相互值得到待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，记为待测累积边缘弯曲相互信息矩阵；

获取标准保温层墙体的温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，记为标准累积边缘弯曲相互信息矩阵；获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度；根据各滑动窗口的相似度得到缺陷区域的识别。

进一步地，所述根据像素点邻域内温度差异情况得到像素点的温度相异性指数，包括：

获取像素点的预设邻域，计算像素点与邻域内各像素点的温度差值的平方，将邻域内所有像素点与对应所述平方的乘积的均值作为像素点的温度相异性指数。

进一步地，所述根据像素点邻域内温度相异性指数的变化得到像素点的边缘弯曲度，包括：

将像素点邻域内所有任意两个像素点温度相异性指数的差值绝对值的和值作为像素点的边缘弯曲度。

进一步地，所述根据待测保温层墙体温度图像中所有任意两像素点的边缘弯曲度之间的差异得到边缘弯曲相关度，包括：

获取待测保温层墙体温度图像任意两个目标边缘弯曲度，所述任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相关度表达式为：

式中，为两个目标边缘弯曲度/>、/>之间的边缘弯曲相关度，/>表示待测保温层墙体温度图像；/>和/>表示运算函数，其中括号内的值相等时运算结果为1，括号内的值相等时运算结果为0；/>分别为像素点/>、/>的边缘弯曲度；/>为像素点/>、/>对应边缘弯曲度之间的欧氏距离；/>为调和参数。

进一步地，所述获取待测保温层墙体温度图像任意两个目标边缘弯曲度，包括：

获取待测保温层墙体温度图像所有像素点边缘弯曲度中的任意两个边缘弯曲度，将任意两个边缘弯曲度组成任意两个目标边缘弯曲度。

进一步地，所述根据各边缘弯曲度在标准保温层墙体的温度图像中的先验概率及边缘弯曲相关度得到边缘弯曲相互值，包括：

对于任意两个目标边缘弯曲，

分别统计两个目标边缘弯曲度在标准保温层墙体温度图像中出现的先验概率，并计算两个目标边缘弯曲度的先验概率的乘积；

将任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相关度与所述乘积的比值作为所述任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相互值。

进一步地，所述根据边缘弯曲度相互值获取各像素点的积累边缘弯曲相互值，包括：

将待测保温层墙体温度图像中各像素点作为目标像素点，设定判断准则函数，当目标像素点与其他任一像素点的边缘弯曲度相等时，判断准则函数取值为0，当目标像素点与其他任一像素点的边缘弯曲度不相等时，判断准则函数取值为1；

计算待测保温层墙体温度图像中目标像素点与任一像素点边缘弯曲度的边缘弯曲相互值和所述目标像素点与任一像素点对应的判断准则函数结果的乘积；

将目标像素点的所有所述乘积的和值作为目标像素点的积累边缘弯曲相互值。

进一步地，所述根据积累边缘弯曲相互值得到待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，包括：

将待测保温层墙体温度图像中各像素点的累积边缘弯曲相互值作为累积边缘弯曲相互信息矩阵的各元素。

进一步地，所述获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度，包括：

获取标准累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中各元素与待测累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中对应各元素的差值绝对值，获取标准累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中所有元素与待测累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中对应元素差值的均值；

获取滑动窗口中所有元素的所述差值绝对值与所述均值的差值的和值，将所述和值的倒数的归一化结果作为所述相似度。

进一步地，所述根据各滑动窗口的相似度得到缺陷区域的识别，包括：

当待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度大于等于预设相似度阈值时，采用BBS模板匹配对滑动窗口元素进行匹配，将滑动窗口BBS匹配不成功对应的区域作为建筑外保温层空鼓缺陷区域；

当待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度小于预设相似度阈值时，对应区域作为建筑外保温层空鼓缺陷区域。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明利用保温层空洞在热成像图中的边缘效应，对模板检测算法进行改进，使得对建筑表面保温层空洞缺陷的识别更加精准；

本发明考虑到由于保温层的拍摄一般都会涉及墙体饰面与窗户，饰面与窗户的热成像与保温侧空洞的中心温度特性相似，但是饰面与窗户具有整齐突变的边缘效应，而保温层空鼓边缘属于无意识产生的边缘，其边缘弯曲性较大。本发明结合保温层的边缘弯曲特性，选取常见的保温层空洞缺陷的热成像图作为匹配图像，对含有各种窗户以及饰面的建筑墙体进行保温层空洞缺陷识别时，利用累计边缘弯曲度作为相似性的度量准则，反映空鼓缺陷边缘的特征，一定程度上消除窗饰不同造成的匹配误差，得到更准确的图像匹配效果，准确地识别建筑外保温层空鼓的缺陷。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明提供的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法的流程图；

图2为建筑外墙热成像图；

图3为空鼓缺陷模板图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法的具体方案。

本发明一个实施例提供的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，具体的，提供了如下的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，请参阅图1，该方法包括以下步骤：

步骤S001，通过热成像仪对待测保温层墙体和标准保温层墙体进行拍摄，得到保温层墙体的温度图像，对获得的图像进行预处理。

建筑墙面的热成像图的获取对环境有一定要求，需要日光辐射较强，且风速较低的环境。采用工业热成像仪对待测保温层墙体以及标准保温层墙体进行拍摄，待测保温层墙体温度图像如图2所示。实施者也可自行选取热成像仪对墙体进行热成像图采集，本实施例对此不做特殊限制。

对获取的图像进行预处理，消除部分噪声和外界干扰造成的影响，增强后续分析的准确性。由于保温层墙体的温度图像中的噪声主要来自于空气流动造成的温度波动，属于线性加性噪声，中值滤波对线性噪声的去除效果比较好，所以采用中值滤波对图像进行去噪处理。中值滤波算法属于公知技术，在此不再过多赘述。

至此，可通过本实施例上述方法获取保温层墙体温度图像以及标准保温层温度图像，作为缺陷检测识别的基础数据。

步骤S002：结合保温层墙体的温度图像，根据保温层区域的空鼓特征，计算待测保温层墙体温度图像与标准保温层墙体的温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，将待测保温层墙体温度图像窗口的累积边缘弯曲相互信息矩阵与模板进行相似度计算，设置相似度阈值判断目标图像所在的大致位置，进而根据滑动窗口利用BBS模板匹配算法进行窗口模板匹配。

传统的BBS图像匹配算法，相似度的度量主要基于颜色相似性以及空间距离邻近性，图像匹配不是根据空鼓的局部特征，会导致匹配误差较大，并且会对保温层空鼓的缺陷识别造成影响。

基于保温层空鼓区域的热成像图像，由于保温层墙体的拍摄一般都会涉及墙体饰面与窗户，饰面与窗户的热成像与保温侧空洞的中心温度特性相似，但是饰面与窗户具有整齐突变的边缘特征，空鼓的边缘属于无意识产生的边缘，其边缘规范性较小。此外，保温层空鼓区域的温度与正常保温层区域的温度有较大的差异，所以保温层的热成像温度图像可以较为准确地得到空鼓的特征指标。

对待测保温层墙体的温度图像进行先验知识计算，由于墙体空鼓缺陷的形状并不固定，但是其具有明显的边缘特性，所以可以将空鼓边缘作为先验特征对热成像图进行温度特征提取。空鼓缺陷的颜色变化大概率处在从红色渐变为绿色的情况，且红色代表着高温，绿色代表着低温，空鼓缺陷模板图如图3所示。因此，将图像中每个像素点的温度值作为检测图像空鼓缺陷的主要特征参数。

由热成像图的特征可得，空鼓的边缘有较多的处于红绿相间的像素点，由于红色和绿色代表的是温度的大小，即红绿相间代表局部温度相关性较低。由此，对待测保温层墙体的温度图像每个像素点进行温度相关性指数的计算。

基于每个像素点的温度值，以中心像素点x为中心获取邻域范围，所述邻域范围实施者可自行设定，本实施例中设置5×5的窗口区域，计算待测保温层墙体的温度图像中每个像素点的温度相异性指数，即：

式子中，为像素点x的温度相异性指数，n表示像素点x窗口区域内像素点的数目，/>表示像素点x窗口区域内第/>个像素点的温度值，/>表示像素点x的温度值。

由于空鼓的边缘局部区域有较多温度相似性较小的像素点，当温度值越大，由于空鼓局部区域的温度值较高且局部相异性较大，则温度相异性指数/>越大，即越有可能为空鼓边缘区域的像素点。局部温度差异的平方/>越大，说明局部区域的温度相异性越强，则温度相异性指数/>越大，由于空鼓边缘区域温度值具有较强的相异性，即越有可能为空鼓边缘区域的像素点。

另外，建筑保温层空鼓一般为自然产生的现象，即空鼓区域边缘较为不规范。由此，根据空鼓边缘的规范特征，计算每个像素点的边缘弯曲度，即：

式子中，为像素点x的边缘弯曲度，n表示像素点x窗口区域内像素点的数目，表示像素点x的窗口内像素点p、q的温度相异性指数。

空鼓边缘形状不唯一，一般为曲线型边缘。当位于空鼓边缘时，窗口内横向温度相异性指数变化与纵向温度相异性指数变化都越大，由于空鼓边缘较为弯曲，规范性较弱，而饰面与窗户具有整齐突变的边缘特征，则像素点的边缘弯曲度/>越大，即越有可能位于空鼓边缘区域。而其他区域上的边缘弯曲度相对较小。

设、/>为待测保温层墙体温度图像中的任意两个像素点，/>为像素点/>、/>的边缘弯曲度，令/>、/>为待测保温层墙体温度图像所有像素点边缘弯曲度中的任意两个边缘弯曲度，本实施例将根据所有任意两像素点的边缘弯曲度的关系计算边缘弯曲相关度，则边缘弯曲度/>和/>的边缘弯曲相关度/>表达式为：

其中，为两个目标边缘弯曲度/>、/>之间的边缘弯曲相关度，/>表示待测保温层墙体温度图像；/>和/>表示运算函数，其中括号内的值相等时运算结果为1，括号内的值相等时运算结果为0；/>分别为像素点/>、/>的边缘弯曲度；/>为像素点/>、/>对应边缘弯曲度之间的欧氏距离；/>为调和参数，经验取值为2，实施者可自行设定。计算得到的结果/>为边缘弯曲度/>，/>之间的边缘弯曲相关度，边缘弯曲相关度越大表示距离相近的且边缘弯曲度为/>，/>的像素点个数越多。但是当代表关键特征的像素点的个数比较少时，计算得到的边缘弯曲相关度较小，因此还需要对标准保温层墙体的温度图像的边缘弯曲度先验概率进行计算。

遍历整个标准保温层墙体温度图像，即可计算每个边缘弯曲度所出现的先验概率，以，/>为例，/>即为其在标准保温层墙体温度图像中出现的先验概率，此时用边缘弯曲相关度/>除以各自先验概率的乘积，即可得到边缘弯曲度/>，/>的边缘弯曲相互值/>，即：

式中，的值越大，代表在排除待测保温层墙体温度图像中明显已知的先验概率之后，边缘弯曲度为/>的像素点和边缘弯曲度为/>的像素点一起出现次数越多。

对待测保温层墙体温度图像中的每一对边缘弯曲度进行边缘弯曲相互值的计算，由此得到每一个像素点的累积边缘弯曲相互值，即：

式中，为像素点x的累积边缘弯曲相互值，/>表示待测保温层墙体温度图像中像素点的总数目，/>表示像素点x的边缘弯曲度，/>表示像素点y的边缘弯曲度，表示像素点x、y对应边缘弯曲度的边缘弯曲相互值，/>表示判断准则函数，当/>时，取值为0；当/>时，取值为1。边缘弯曲相互值/>越大，且像素点y位于形变边缘线上的可能性越大，则累积边缘弯曲相互值/>越大。

每个像素点的累积边缘弯曲相互值包含较多的图像信息，遍历每个像素点的累积边缘弯曲相互值，即可得到待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，记为待测累积边缘弯曲相互信息矩阵。同理，对标准保温层墙体的温度图像采用相同的方法，可以得到标准保温层墙体的温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩，记为标准累积边缘弯曲相互信息矩阵。

在待测保温层墙体温度图像和标准保温层墙体的温度图像中建立大小为的滑动窗口(/>的取值一般为11，实施者也可自行选取)，滑动窗口在待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵/>中进行遍历，获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度，计算相同位置滑动窗口相似度的表达式具体为：

其中，为待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似性，/>为标准累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中元素j与待测累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中元素j的差值绝对值，/>为滑动窗口所有对应元素差值的均值，m表示滑动窗口像素点的数目, />为归一化函数，/>为避免分母为零的参数，实施者可自行设定，本实施例中/>。

当相似度的值大于等于预设相似度阈值时（该阈值本实施例取值为0.7，实施者也可自行设定），此时待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似性足够大，进而在该滑动窗口区域内使用模板匹配进行识别匹配，统计滑动窗口中匹配成功的元素个数，元素个数越多，两个矩阵对应滑动窗口的匹配成功的可能性越大，本实施例中滑动窗口匹配成功的元素个数设定为100，滑动窗口匹配成功的元素个数高于预设个数（本实施例为100）时，滑动窗口BBS匹配成功，低于预设个数时，滑动窗口BBS匹配不成功；反之，当待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似性较小，将其作为BBS匹配不成功的滑动窗口。

模板匹配为公知技术，在此不做多余赘述。由此，用传统滑动窗口的方法，进行窗口模板的匹配。

步骤S003，根据不同滑动窗口的模板匹配的结果，完成对建筑外保温层空鼓缺陷的识别。

根据不同滑动窗口的模板匹配的结果，当对应区域上的滑动窗口模板匹配不成功，则判定该区域为建筑外保温层空鼓缺陷区域；反之，当对应区域上的滑动窗口模板匹配成功，则判定该区域为正常区域。由此，完成对建筑外保温层空鼓缺陷的识别。

至此，即可根据本实施例上述方法对建筑外保温层的空鼓缺陷进行精确识别，具有较高的匹配精度，缺陷识别准确性高。

综上所述，本发明实施例旨在利用保温层空洞在热成像图中的边缘效应，对模板检测算法进行改进，使得对建筑表面保温层空洞缺陷的识别更加精准；

本发明实施例考虑到由于保温层的拍摄一般都会涉及墙体饰面与窗户，饰面与窗户的热成像与保温侧空洞的中心温度特性相似，但是饰面与窗户具有整齐突变的边缘效应，而保温层空鼓边缘属于无意识产生的边缘，其边缘弯曲性较大。因此，本发明实施例结合保温层的边缘弯曲特性，选取常见的保温层空洞缺陷的热成像图作为匹配图像，对含有各种窗户以及饰面的建筑墙体进行保温层空洞缺陷识别时，利用累计边缘弯曲度作为相似性的度量准则，反映空鼓缺陷边缘的特征，一定程度上消除窗饰不同造成的匹配误差，得到更准确的图像匹配效果，准确地识别建筑外保温层空鼓的缺陷。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

热成像仪采集待测保温层墙体以及标准保温层墙体的温度图像；

对待测保温层墙体温度图像的各像素点，根据像素点邻域内温度差异情况得到像素点的温度相异性指数；根据像素点邻域内温度相异性指数的变化得到像素点的边缘弯曲度；根据待测保温层墙体温度图像中所有任意两像素点的边缘弯曲度之间的差异得到边缘弯曲相关度；根据各边缘弯曲度在标准保温层墙体的温度图像中的先验概率及边缘弯曲相关度得到边缘弯曲相互值；根据边缘弯曲度相互值获取各像素点的积累边缘弯曲相互值；根据积累边缘弯曲相互值得到待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，记为待测累积边缘弯曲相互信息矩阵；

获取标准保温层墙体的温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，记为标准累积边缘弯曲相互信息矩阵；获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度；根据各滑动窗口的相似度得到缺陷区域的识别。

2.如权利要求1所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据像素点邻域内温度差异情况得到像素点的温度相异性指数，包括：

获取像素点的预设邻域，计算像素点与邻域内各像素点的温度差值的平方，将邻域内所有像素点与对应所述平方的乘积的均值作为像素点的温度相异性指数。

3.如权利要求2所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据像素点邻域内温度相异性指数的变化得到像素点的边缘弯曲度，包括：

将像素点邻域内所有任意两个像素点温度相异性指数的差值绝对值的和值作为像素点的边缘弯曲度。

4.如权利要求3所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据待测保温层墙体温度图像中所有任意两像素点的边缘弯曲度之间的差异得到边缘弯曲相关度，包括：

获取待测保温层墙体温度图像任意两个目标边缘弯曲度，所述任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相关度表达式为：

式中，为两个目标边缘弯曲度/>、/>之间的边缘弯曲相关度，/>表示待测保温层墙体温度图像；/>和/>表示运算函数，其中括号内的值相等时运算结果为1，括号内的值相等时运算结果为0；/>分别为像素点/>、/>的边缘弯曲度；/>为像素点/>、/>对应边缘弯曲度之间的欧氏距离；/>为调和参数。

5.如权利要求4所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述获取待测保温层墙体温度图像任意两个目标边缘弯曲度，包括：

获取待测保温层墙体温度图像所有像素点边缘弯曲度中的任意两个边缘弯曲度，将任意两个边缘弯曲度组成任意两个目标边缘弯曲度。

6.如权利要求5所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据各边缘弯曲度在标准保温层墙体的温度图像中的先验概率及边缘弯曲相关度得到边缘弯曲相互值，包括：

对于任意两个目标边缘弯曲，

分别统计两个目标边缘弯曲度在标准保温层墙体温度图像中出现的先验概率，并计算两个目标边缘弯曲度的先验概率的乘积；

将任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相关度与所述乘积的比值作为所述任意两个目标边缘弯曲度的边缘弯曲相互值。

7.如权利要求6所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据边缘弯曲度相互值获取各像素点的积累边缘弯曲相互值，包括：

将待测保温层墙体温度图像中各像素点作为目标像素点，设定判断准则函数，当目标像素点与其他任一像素点的边缘弯曲度相等时，判断准则函数取值为0，当目标像素点与其他任一像素点的边缘弯曲度不相等时，判断准则函数取值为1；

计算待测保温层墙体温度图像中目标像素点与任一像素点边缘弯曲度的边缘弯曲相互值和所述目标像素点与任一像素点对应的判断准则函数结果的乘积；

将目标像素点的所有所述乘积的和值作为目标像素点的积累边缘弯曲相互值。

8.如权利要求7所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据积累边缘弯曲相互值得到待测保温层墙体温度图像的累积边缘弯曲相互信息矩阵，包括：

将待测保温层墙体温度图像中各像素点的累积边缘弯曲相互值作为累积边缘弯曲相互信息矩阵的各元素。

9.如权利要求1所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述获取待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度，包括：

获取标准累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中各元素与待测累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中对应各元素的差值绝对值，获取标准累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中所有元素与待测累积边缘弯曲相互信息矩阵滑动窗口中对应元素差值的均值；

获取滑动窗口中所有元素的所述差值绝对值与所述均值的差值的和值，将所述和值的倒数的归一化结果作为所述相似度。

10.如权利要求9所述的用于建筑外保温层空鼓的缺陷识别方法，其特征在于，所述根据各滑动窗口的相似度得到缺陷区域的识别，包括：

当待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度大于等于预设相似度阈值时，采用模板匹配对滑动窗口元素进行匹配，将滑动窗口BBS匹配不成功对应的区域作为建筑外保温层空鼓缺陷区域；

当待测累积边缘弯曲相互信息矩阵中滑动窗口与标准累积边缘弯曲相互信息矩阵中对应位置滑动窗口之间的相似度小于预设相似度阈值时，对应区域作为建筑外保温层空鼓缺陷区域。