一种基于图像处理的复合材料缺陷检测方法及系统与流程

本发明涉及复合材料缺陷检测领域，具体来说，特别涉及一种基于图像处理的复合材料缺陷检测方法及系统。

背景技术：

1、复合材料是由两种或更多种不同材料(称为增强体和基体)组合而成的材料。增强体通常是具有高强度和刚度的材料，如纤维(如碳纤维、玻璃纤维等)或颗粒。基体是一个用于保护和支撑增强体的连续相，通常是一种聚合物(如环氧树脂、聚酰亚胺等)，复合材料具有许多优异特性，因此在各个领域得到广泛应用。然而，由于复合材料的制造过程复杂，并且容易受到各种环境因素的损伤，缺陷的产生和发展是不可避免的。为了检测材料是否合格，无损检测方法被广泛采用。

2、无损检测是一种非破坏性、非侵入性的质量检测技术，用于评估和检测工业产品的生产质量。这种技术通过利用光、电、磁等物理手段对被测对象的缺陷、化学和物理参数进行检查、测试和评估，而不会对被测对象的物理原有功能和特性造成影响，常规的无损检测方法包括超声和射线检测等方法，但由于，复合材料的结构复杂，复合材料在制作、加工、使用的过程中，其内部有时会产生各种各样的缺陷，而上述常规检测方法无法完全对复合材料存在的内部深层缺陷进行全面监测，从而会出现检测结果存在不准确的情况。

3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，针对相关技术中的问题，本发明提供提出一种基于图像处理的复合材料缺陷检测方法及系统，以解决上述提及的无法完全对复材料存在的内部深层缺陷进行全面监测，从而会出现检测结果存在不准确的情况的问题。

2、为了解决上述问题为此，本发明采用的具体技术方案如下：

3、根据本发明的一方面，提供了一种基于图像处理的复合材料缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：

4、s1、利用红外成像仪及工业相机获取复合材料的成像图并进行预处理，得到复合材料的待检测图像；

5、s2、利用btc算法对待检测图像进行特征提取，并将提取的特征转为化坐标曲线；

6、s3、将得到的特征坐标曲线与预设的标准曲线进行相似度比较，得到比较结果，并根据比较结果判断复合材料是否存在缺陷；

7、s4、若判断复合材料存在缺陷，则根据比较结果确定缺陷的位置信息。

8、作为本文的一个实施例，所述利用红外成像仪及工业相机获取复合材料的成像图并进行预处理，得到复合材料的待检测图像包括以下步骤：

9、s11、采用卤素灯作为热激励源对复合材料进行均匀加热；

10、s12、采用红外成像仪记录复合材料的加热过程，并获取复合材料的红外热成像图；

11、s13、采用工业相机获取复合材料冷却至室温后的可见光图像；

12、s14、采用中值滤波法对得到的红外热成像图及可见光图像进行降噪处理；

13、s15、将降噪处理后红外热成像图及可见光图像调整至相同的尺寸；

14、s16、基于直觉模糊折扣算子法对调整后的红外热成像图及可见光图像进行融合，得到复合材料的待检测图像。

15、作为本文的一个实施例，所述基于直觉模糊折扣算子法对调整后的红外热成像图及可见光图像进行融合，得到复合材料的待检测图像包括以下步骤：

16、s161、采用sift算法分别对调整后的红外热成像图及可见光图像进行特征提取，得到特征向量；

17、s162、将红外热成像图的特征向量与可见光图像的特征向量形成测量矩阵；

18、s163、计算红外热成像图的特征向量与可见光图像的特征向量之间的欧式距离；

19、s164、根据灰关联分析，计算红外热成像图的特征向量与可见光图像的特征向量之间的关联系数，并构建关联系数矩阵；

20、s165、对得到的关联系数矩阵进行信度的生成，得到信度分配矩阵；

21、s166、将信度分配矩阵转化成直觉模糊描述矩阵并进行折扣加权算子运算，得到融合后的直觉模糊决策向量，将得到直觉模糊决策向量解模糊化处理，得到待检测图像。

22、作为本文的一个实施例，所述计算红外热成像图的特征向量与可见光图像的特征向量之间的关联系数的计算公式为：

23、

24、式中，ξ(ai,bj)表示红外热成像图的特征向量a第i个元素与可见光图像的特征向量b第j个元素之间的关联系数；

25、di,j(ai,bj)表示红外热成像图的特征向量a第i个元素与可见光图像的特征向量b的第j个元素之间的欧式距离；

26、ρ表示分辨系数，取值范围为[0,1]。

27、作为本文的一个实施例，所述将信度分配矩阵转化成直觉模糊描述矩阵并进行折扣加权算子运算，得到融合后的直觉模糊决策向量，将得到直觉模糊决策向量解模糊化处理，得到待检测图像包括以下步骤：

28、s1661、定义折扣因子并将直觉模糊描述矩阵中的每一个元素乘以对应的折扣因子，得到新的直觉模糊描述矩阵；

29、s1662、利用加权平均法对新直觉模糊描述矩阵进行融合处理，得到直觉模糊决策向量；

30、s1663、采用最大隶属度法将得到的直觉模糊决策向量进行解模糊化处理，得到待检测图像。

31、作为本文的一个实施例，所述利用btc算法对待检测图像进行特征提取，并将提取的特征转为化坐标曲线包括以下步骤：

32、s21、将待检测图像转化为灰度图像，并将灰度图像分割为k×k大小的互不重叠的字块；

33、s22、计算每个子块内像素的灰度均值；

34、s23、根据btc算法思想，将每个子块内像素的灰度值大于均值的像素点赋值为1，否则，将每个子块内像素的灰度值小于或等于均值的像素点赋值为0，得到一系列k×k的二进制特征块；

35、s24、对每个二进制特征块按照从左往右，从上到下的方式进行特征序号标注；

36、s25、将标注的特征序号作为坐标轴的横坐标，将二进制特征块的像素点赋值作为纵坐标，得到特征曲线图。

37、作为本文的一个实施例，所述将得到的特征坐标曲线与预设的标准曲线进行相似度比较，得到比较结果，并根据比较结果判断复合材料是否存在缺陷包括以下步骤：

38、s31、获取预设的标准曲线；

39、s32、将得到的特征坐标曲线与预设的标准曲线对齐，使得特征坐标曲线与预设的标准曲线具有相同的起点和终点；

40、s33、利用弗雷歇距离算法评价特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的相似度；

41、s34、若弗雷歇距离小于预设阈值，则表示复合材料不存在缺陷，否则，表示复合材料存在缺陷。

42、作为本文的一个实施例，所述利用弗雷歇距离算法评价特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的相似度包括以下步骤：

43、s331、计算特征坐标曲线与预设的标准曲线上每个数据点之间的距离，得到距离矩阵；

44、s332、找出距离矩阵中的最大距离dmax和最小距离dmin，并初始化目标距离f＝dmin，设置循环间隔r＝(dmax-dmin)/100；

45、s333、将距离矩阵中小于或等于目标距离f的元素设置为1，大于目标距离的元素设置为0，得到二值矩阵；

46、s334、在得到二值矩阵中搜索一条满足预设条件的最优路径；

47、s335、若未找到满足预设条件的路径，则更新目标距离，令目标距离fn＝f+r,式中，n表示更新次数，并重复执行步骤s333-s334，直至找到满足预设条件的最优路径或者目标距离f＝dmax；

48、s336、获得特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的弗雷歇距离f＝fn；

49、s337、根据得到弗雷歇距离计算特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的相似度,所述相似度计算公式为：s＝1/f，式中，s表示特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的相似度，f表示特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的弗雷歇距离。

50、作为本文的一个实施例，所述若判断复合材料存在缺陷，则根据比较结果确定缺陷的位置信息包括以下步骤：

51、s41、若判断复合材料存在缺陷，则找出特征坐标曲线与预设的标准曲线上每个数据点之间距离大于预设阈值的点；

52、s42、根据找到的距离大于预设阈值的点，确定其对应的特征序号；

53、s43、确定特征序号所对应的图像位置作为缺陷区域，得到复合材料的缺陷位置。

54、根据本发明的另一方面，提供了一种基于图像处理的复合材料缺陷检测系统，该系统包括：图像获取处理模块、特征提取转化模块、相似度比较模块及缺陷位置判断模块，且所述图像获取处理模块、所述特征提取转化模块、所述相似度比较模块及所述缺陷位置判断模块之间依次连接；

55、所述图像获取处理模块，用于利用红外成像仪及工业相机获取复合材料的成像图并进行预处理，得到复合材料的待检测图像；

56、所述特征提取转化模块，用于利用btc算法对待检测图像进行特征提取，并将提取的特征转为化坐标曲线；

57、所述相似度比较模块，用于将得到的特征坐标曲线与预设的标准曲线进行相似度比较，得到比较结果，并根据比较结果判断复合材料是否存在缺陷；

58、所述缺陷位置判断模块，用于若判断复合材料存在缺陷，则根据比较结果确定缺陷的位置信息。

59、与现有技术相比，本发明提供了基于图像处理的复合材料缺陷检测方法及系统，具备以下有益效果：

60、(1)本发明利用红外成像仪可以获取复合材料的红外热成像图，而工业相机可以获取可见光图像，这两种成像方式的综合使用可以提供更丰富的信息，有助于更准确地检测缺陷，通过对待检测图像的特征提取以及有效的相似度评价和缺陷位置确定，具有较高的检测准确性和稳定性，适用于复合材料缺陷检测。

61、(2)本发明通过采用sift算法对红外热成像图和可见光图像进行特征提取，并将特征向量形成测量矩阵，有效地提取了图像的关键特征，有利于后续的融合和相似度比较，通过信度分配矩阵的生成和折扣加权算子运算，得到融合后的直觉模糊决策向量，使得融合结果更加合理和准确，从而使得得到复合材料的待检测图像能够更全面地揭示材料的缺陷情况。

62、(3)本发明将待检测图像转化为灰度图像有助于简化图像处理和特征提取过程，将灰度图像分割为互不重叠的字块，可以将图像分割成小块进行处理，并可以在局部范围内提取特征，减少整体图像处理的复杂度，利用btc算法对待检测图像进行特征提取并转化为特征坐标曲线，可以简化图像处理过程，有助于提高复合材料缺陷检测的准确性和效率。

63、(4)本发明通过对齐使得特征坐标曲线和预设的标准曲线具有相同的起点和终点，可以确保比较的准确性，通过计算特征坐标曲线和预设的标准曲线之间的距离矩阵，并根据预设条件搜索最优路径，可以得到特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的弗雷歇距离，根据得到的弗雷歇距离，可以计算特征坐标曲线与预设的标准曲线之间的相似度，从而可以判断复合材料是否存在缺陷。