基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法，是基于熱圖時序特征和PNN，提出了一種以像素為單位，實現(xiàn)缺陷紅外無損檢測的新方法。研究首先采用紅外熱像儀獲取加熱試件在降溫過程中的紅外時序熱圖；其次，提取時序熱圖中正常和異常區(qū)域的灰度值，建立不同區(qū)域的灰度值與時間的關(guān)系，進而獲得相應(yīng)的時序初始特征；再次，采用主成分分析實現(xiàn)初始特征降維，獲得時序特征；最后，以時序特征為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【專利說明】基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種紅外無損檢測方法，尤其是一種基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]紅外無損檢測法是近年來發(fā)展迅速的一種無損檢測方法，與常規(guī)的渦流、射線等檢測技術(shù)相比，該項檢測技術(shù)具有非接觸、全場、大面積、快速、直觀、易實現(xiàn)檢測自動化等優(yōu)點，采用專用軟件對獲得的紅外圖像進行處理后，可進行識別缺陷，除此之外，檢測時對周圍環(huán)境沒有特殊要求，設(shè)備輕便、可移動，特別適合現(xiàn)場應(yīng)用和在線、在役檢測。在國外，該技術(shù)已被用于金屬和非金屬材料及其復(fù)合結(jié)構(gòu)件的無損檢測。
[0003]紅外無損檢測技術(shù)對溫度具有高敏感性，是一種非接觸、不破壞、實時、快速的無損檢測方法，能檢測小于0.1° C的溫度變化并能在線檢測物體表面溫度，具有快速、準(zhǔn)確、直觀等優(yōu)點。目前，紅外無損檢測的研究主要通過分析某一個時間點，檢測物不同位置的溫度差異或者某兩個時刻點，檢測物相同位置的溫度差異，并借助圖像處理來實現(xiàn)缺陷檢測的。該過程中，一方面由于可獲取的特征較少；另一方面，由于單純圖像處理的識別效果差等原因，最終局限了紅外無損檢測研究的發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是一種基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法，采用時序特征的方法，以更全面地體現(xiàn)出被檢測物表面灰度值隨時間變化的信息；采用主成分分析方法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以像素單位實現(xiàn)紅外無損檢測，使整個方案更簡潔、操作更簡單，效果更準(zhǔn)確。
[0005]鑒于上述需解決的問題，本發(fā)明針對不同缺陷類型檢測的需要，首先使用紅外熱源對被檢物進行加熱后，采用紅外熱像儀獲取被檢物在降溫過程中其表面的紅外輻射信息，并生成紅外時序熱圖；其次，對圖像進行處理，劃分正常區(qū)域和異常區(qū)域，提取特定區(qū)域像素點的灰度值，并采用曲線擬合處理數(shù)據(jù)達到減少系統(tǒng)誤差；然后，根據(jù)擬合后的曲線獲取相同時間間隔的時序特征，采用主成分分析方法提取主成分作為訓(xùn)練樣本；最后構(gòu)建概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并以每個像素點的時序特征作為測試樣本放入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對每個像素點進行缺陷的判定，從而實現(xiàn)缺陷紅外無損檢測。本發(fā)明有效解決了傳統(tǒng)方法中特征信息缺乏，單一圖像處理識別效果差的問題。本發(fā)明具有效率高、成本低、檢測范圍廣等特點，為紅外無損檢測技術(shù)提出了更有益的解決方案。
[0006]基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法，它包括熱激勵系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)以及計算機圖像處理系統(tǒng)，其中熱激勵系統(tǒng)采用250w的紅外熱源，用于加熱試件，將熱源放在試件的正上方，設(shè)定好熱源與試件的固定距離，使得加熱均勻；然后通過紅外熱像儀拍攝紅外熱圖，紅外熱像儀其光譜范圍為8 μ m-14 μ m,測溫范圍為-20 V至400 V，熱靈敏度為
0.08°C，設(shè)定為自動采樣，紅外熱像儀固定在實驗桌上，其視場剛好覆蓋試件的表面，其輸出信號通過USB數(shù)據(jù)傳輸線與計算機相連，在計算機內(nèi)部裝有圖像處理軟件，控制器與計算機通過RS232串口線相連。通過計算機內(nèi)系統(tǒng)自帶的軟件對數(shù)據(jù)進行處理。
[0007]為了達到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明包括下列步驟:
一、紅外時序熱圖采集
首先，采用熱激勵源距離試件IOcm對試件缺陷面加熱20min后；其次，通過紅外熱像儀自動采集試件降溫過程中的紅外時序熱圖，間隔時間為30s，
紅外熱圖的灰度級直接反應(yīng)了溫度高低及其分布特征。因此，溫差越大，圖像的對比度也越大，就越利于識別目標(biāo)。熱圖像上某一像素點(L0處的灰度值/Ti, j)與該溫度值T(i, j)存在如下關(guān)系:
【權(quán)利要求】
1..基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法，其特征在于:首先，使用紅外熱源對鋼板進行加熱后，采用紅外熱像儀獲取鋼板在降溫過程中其表面的紅外輻射信息，生成紅外時序熱圖；其次，對圖像進行灰度化處理，提取特定區(qū)域像素點的灰度值作為時序特征并采用曲線擬合處理數(shù)據(jù)；然后，采用主成分分析方法提取正常區(qū)域和異常區(qū)域像素點的特征向量；最后基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以像素為單位實現(xiàn)缺陷的紅外無損檢測。
2.一種基于熱圖時序特征的紅外無損檢測方法，其特征在于:包括下列步驟: 一、紅外時序熱圖采集 首先，采用熱激勵源距離試件IOcm對試件缺陷面加熱20min后；其次，通過紅外熱像儀自動采集試件降溫過程中的紅外時序熱圖，間隔時間為30s，熱圖像上某一像素點CU)處的灰度值/Ti, j)與該溫度值T(i, j)存在如下關(guān)系:
【文檔編號】G01N21/88GK103439342SQ201310422628
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年9月17日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月17日
【發(fā)明者】周建民, 李鵬, 符正晴, 蔡莉, 胡林海, 尹洪妍 申請人:華東交通大學(xué)