申请/专利权人：中国航空综合技术研究所

申请日：2022-08-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115343365B

主分类号：G01N29/06

分类号：G01N29/06;G01N29/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.12.02#实质审查的生效;2022.11.15#公开

摘要：本发明涉及一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其包括以下步骤，步骤一：读取并处理被测试件的图像数据，获得被测试件对应的二维波幅数据；步骤二：对被测试件的二维波幅数据进行预处理和矫正；步骤三：判断被测试件是否检测到结构特征，获得被测试件的完好率，本方法通过超声C扫描被测试件得到缺陷详细信息，进一步根据试件的结构特征确定了试件完好率检测方式，完成了完好率的计算。本发明提出的试件完好率分析方法可对有无结构特征试件进行缺陷分析，计算被测试件的完好率，具有准确度高、适用性广的特点，为图像缺陷分析提供了有效解决途径。

主权项：1.一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：读取并处理被测试件的图像数据，获得被测试件对应的二维波幅数据；将被测试件放入超声C中进行扫描，获得RGB格式二维扫描图像Picx,y及其二维色带Colm,n；将RGB格式二维扫描图像Picx,y转换成RGB模式三维图像数组PicRGBx,y,i，i＝1,2,3；将RGB格式二维扫描色带Colm,n转换成RGB模式三维色带数组ColRGBm,n,i，i＝1,2,3；将RGB模式三维图像数组PicRGBx,y,i中每一层中第x行和第y列数据PicRGBx,y,1、PicRGBx,y,2和PicRGBx,y,3分别与色带数据ColRGBm,n,i每一层中第m行和第1列数据ColRGBm,1,1、ColRGBm,1,2和ColRGBm,1,3进行比对，找寻ColRGBm,1,i中与PicRGBx,y,i数值相同时对应的行号Mi，i＝1,2,3，计算过程如下所示： 式中：M1、M2和M3分别表示第1、2和3层中图像数组和色带数组数值相同时对应的行号，每个Mi中行号的数量至少为1；PicRGBx,y,i表示三维图像数组中第i层的第x行、第y列的像素数值；ColRGBm,1,i表示三维色带数组中第i层的第m个的像素数值；x和y分别表示图像数组的行号和列号；find表示查找函数，将数组中满足括号所列条件数值所在的行号赋值给等号左侧的Mi；i表示三维图像数组中的层数编号；m表示三维色带数组中的像素编号；三维图像数据PicRGBx,y,i第x行、第y列数据对应的二维波幅数据如下所示：ax,y＝AmpM；式中：ax,y表示三维图像数据在第x行和第y列的二维波幅数据；Amp表示色带数组ColRGBm,1,i中各行数值对应的波幅数值，取值范围为[0,100]；M表示三维色带数组ColRGBm,1,i的RGB数据与三维图像数组PicRGBx,y,i第x行、第y列的RGB数据相同时所对应的行号，由M1、M2和M3取交集获得；处理三维图像数组PicRGBx,y,i中每一层的每一个第x行和第y列数据，对三维图像数组PicRGBx,y,i中数据进行波幅转换，获取对应的二维波幅数据ax,y；步骤2：对被测试件的二维波幅数据进行预处理和矫正；获取步骤1得到的二维波幅数据，采用5×5邻域块的二维中值滤波对导入的二维波幅数据ax,y进行处理，降低图像数据中的斑点噪声和椒盐噪声，实现预处理操作；根据下式旋转图像，进行图像的校正处理，获得校正后二维波幅数据Axθ,yθ，计算过程如下所示： 式中：θ表示图像的校正角度；xθ和yθ分别表示二维波幅数据Axθ,yθ的行号和列号；Axθ,yθ表示二维波幅数据在第xθ行、第yθ列的波幅；步骤3：判断被测试件是否检测到结构特征，获得被测试件的完好率；当未检测到结构特征时，执行无结构特征完好率计算，通过设置缺陷波幅阈值，统计二维波幅数据Axθ,yθ缺陷波幅阈值范围内的缺陷像素数量以及区域整体像素数量，计算二者之比作为无结构特征时被测试件的完好率α1；当检测图像中有结构特征时，由于校正后的图像与被测试件设计参数重合，根据被测试件设计参数的结构特征、关键区域和非关键区域中坐标，能够在二维波幅数据Axθ,yθ中自动获取相关区域边界，从而计算关键区域的完好率αc、非关键区域的完好率αnc以及有结构特征时被测试件的完好率α2，最终获得被测试件的完好率；所述步骤3中的当未检测到结构特征时，执行无结构特征完好率计算，具体为：将二维波幅数据Axθ,yθ的数值置“1”，获得数值均为“1”、维度与Axθ,yθ相同的二维数据A′xθ,yθ，统计整体像素数量N，如下式所示：N＝∑A′xθ,yθ；式中：N表示整体像素数量；A′xθ,yθ表示将Axθ,yθ的数值置“1”后获得的二维数据；缺陷波幅对应的阈值范围ΦF，将二维波幅数据Axθ,yθ中波幅位于阈值范围ΦF内的置“1”，波幅位于阈值范围ΦF外的置“0”，如下式所示： 式中：表示缺陷二值化矩阵；ΦF表示缺陷波幅对应的阈值范围；统计缺陷像素数量NF，如下所示： 式中：NF表示缺陷像素数量；无结构特征时被测试件的完好率α1的表达式为： 式中：α1表示无结构特征时被测试件的完好率；所述步骤3中的当检测到结构特征时，执行有结构特征完好率计算，具体为：根据被测试件设计参数中结构特征、关键区域和非关键区域边界对应的坐标系，在二维波幅数据Axθ,yθ中提取结构特征区域xAs,yAs、关键区域xAc,yAc和非关键区域xAnc,yAnc；将获得的xAs,yAs、xAc,yAc、xAnc,yAnc数据进行存储，存储后的数据用于同批次被测试件结构特征、关键区域和非关键区域的自动导入；将二维波幅数据Axθ,yθ的数值置“1”，获得数值均为“1”、维度与Axθ,yθ相同的二维数据A′xθ,yθ；分别统计关键区域和非关键区域像素数量Nc、Nnc，计算方法如下所示： 式中：Nc表示关键区域像素数量；Nnc表示非关键区域像素数量；Ωc表示边界xAc,yAc围成的区域；Ωnc表示边界xAnc,yAnc围成的区域；将二维波幅数据Axθ,yθ中由边界xAs,yAs围成区域Ωs的数值置“0”，获得维度与Axθ,yθ相同的二维数据A″xθ,yθ，消除结构特征对缺陷面积统计结果的影响；在此基础上，设置缺陷波幅对应的阈值范围ΦF，将二维数据A″xθ,yθ中波幅位于阈值范围ΦF内的置“1”，波幅位于阈值范围ΦF外的置“0”，如下式所示： 式中：A″xθ,yθ表示去除结构特征后的二维数据；分别统计关键区域和非关键区域内缺陷的像素数量NFc和NFnc，计算方法如下所示： 式中：NFc表示关键区域内缺陷的像素数量；NFnc表示非关键区域内缺陷的像素数量；分别计算关键区域、非关键区域和有结构特征时被测试件的完好率αc、αnc和α2，如下所示： 式中：αc和αnc分别表示关键区域、非关键区域试件的完好率；α2表示有结构特征时被测试件的完好率。

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