【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于材料缺陷检测
，更为具体地讲，涉及三种基于ICA融合算法来增强缺陷特征的方法。
技术介绍
在脉冲涡流热成像检测过程中，缺陷的存在会干扰感应加热阶段涡流的分布，从而形成高温区和低温区，距离较远的区域涡流分布可以看作是相互独立的，所以不同涡流分布的区域形成彼此独立的热源。因此可以把脉冲涡流热成像采集的热视频看作是多个信号源混叠而成的信号，而缺陷特征提取看作是一个单通道盲源分离的过程，可通过ICA算法提取热图像中包含缺陷的几个独立区域，这些独立成分分别体现了几个独立区域的热分布情况。在实际应用中，只有局部区域的热量分布受到缺陷的影响，出现异常，这会体现在热图像中很少的部分像素上，如对于表面裂纹，只在裂纹的两端与其他区域有较大温差，呈现高温态，这个区域与其他区域相对独立。在代表该区域的独立成分中，其他部分幅值远小于该区域幅值，而且非缺陷区域的面积远大于缺陷区域，所占像素点数多，因此在统计学上，该独立成分数据分布更为集中，可通过计算独立成分峰态系数方法，来选择体现缺陷区域的独立成分，实现自动识别缺陷区域的独立成分。峰态系数越大表示数据分布越集中，所以如...
【技术保护点】
一种基于ICA融合算法来增强缺陷特征的方法，可利用遗传算法的加权融合来增强缺陷特征，其特征在于，包括以下步骤：(1)、利用ICA融合算法采用的对比函数Gi，对采集到的热图像序列进行处理，得到一组独立成分i＝1,2,3表示三组对比函数；其中，每个独立成分均包括四个子独立成分q＝1,2,3,4；(2)、把独立成分进行加权融合其中，XF表示融合后的一组独立成分，且XF也包含4个独立成分XF,q，表示通过对比函数Gi求得的独立成分，mi表示独立成分对应的权值，其满足(3)、通过生成mi的初始种群，将和初始mi代入公式(1)求得XF，根据峰态系数最大的独立成分XF,1与次大的独立成分...
【技术特征摘要】
1.一种基于ICA融合算法来增强缺陷特征的方法，可利用遗传算法的加权融合来增强缺陷特征，其特征在于，包括以下步骤：(1)、利用ICA融合算法采用的对比函数Gi，对采集到的热图像序列进行处理，得到一组独立成分i＝1,2,3表示三组对比函数；其中，每个独立成分 均包括四个子独立成分q＝1,2,3,4；(2)、把独立成分进行加权融合其中，XF表示融合后的一组独立成分，且XF也包含4个独立成分XF,q，表示通过对比函数Gi求得的独立成分，mi表示独立成分对应的权值，其满足 (3)、通过生成mi的初始种群，将和初始mi代入公式(1)求得XF，根据峰态系数最大的独立成分XF,1与次大的独立成分XF,2之间的峰态系数比值来作为遗传算法的适应度函数f，计算mi适应度，再从初始种群中选择合适的个体进行交叉变异，生成新的mi，并依次迭代，直到达到预定迭代次数后，选出适应度最好的一组mi，作为最终的mi；其中，kurt()表示求峰态系数，XF,1表示峰态系数最大的独立成分，XF,2表示峰态系数次大的独立成分；(4)、将步骤(3)求出的权值mi代入到公式(1)中，求出最终融合后的一组独立成分XF；(5)、分别计算融合后每个独立成分XF,q的峰态系数和融合前每个对比函数对应的子独立成分的峰态系数；将XF,q的峰态系数和的峰态系数均按降序排列，再根据公式(3)来判断增强缺陷特征的效果；如果DR大于0，则起到了增强缺陷特征的效果，且DR越大，效果越明显。2.一种基于ICA融合算法来增强缺陷特征的方法，还可利用小波融合来增强缺陷特征，其特征在于，包括以下步骤：(1)、利用ICA融合算法采用的对比函数Gi，对采集到的热图像序列进行处理，得到一组独立成分i＝1,2,3表示三组对比函数；其中，每个独立成分 均包括四个子独立成分q＝1,2,3,4；(2)、对每个子独立成分进行m层分解，得到低频尺度系数和高频小波系数其中，为独立成分第层低频尺度系数在k(k＝1,2,3)方向上的高频小波系数；为通过对比函数Gi得到的第q个子独立成分，(p1,p2)表示对应的像素点坐标；<·>表示内积；是由二维离散小波变换中尺度函数伸缩、平移变换得到的；是k方向上基本小波函数构成小波基函数；k1,k2为整数；(3)分别对低频尺度系数和高频小波系数进行融合利用加权平均法对低频尺度系数进行融合，得到融合后的低频尺度系数cF,q,m为：利用绝对值最大法对高频系数进行融合，得到融合后的高频小波系数为：其中，为通过对比函数Gi得到的第q个子独立成分在第m层k方向上的高频小...
【专利技术属性】
技术研发人员：程玉华，殷春，陈怡帆，黄雪刚，白利兵，魏修岭，王伟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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