一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法技术

本发明专利技术公开了一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，包括：根据实际焊缝位置提取图像焊缝目标区域，在目标区域中建立图像像素坐标系；利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线；概率Hough变换检测并获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域；利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征；最大熵阈值分割出焊瘤；依据内焊缝壁经验值大小，近似拟合出内焊缝壁椭圆；在内焊缝壁椭圆中进一步拟合焊瘤，计算焊瘤尺寸。本发明专利技术提高可靠性，能够准确有效的进行小径管焊缝根部二维图像的焊瘤尺寸测量。

【技术实现步骤摘要】
一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法
本专利技术涉及焊瘤尺寸
，具体而言涉及一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法。
技术介绍
在超临界发电机组中，锅炉水冷壁小径管具有重要的降温作用。水冷壁小径管是锅炉的主要受热部分，它由数排钢管组成，分布于锅炉炉膛的四周。它的内部为流动的水或蒸汽，外界接受锅炉炉膛的火焰的热量。水冷壁小径管的主要作用是吸收炉膛中高温燃烧产物的辐射热量，在管内产生蒸汽或热水，并降低炉墙温度，保护炉墙。近年来，随着大容量火电机组的大量投产，由于超临界锅炉设计制造、生产运行管理的水平不够，超临界锅炉在实际生产运行中出现了各种各样的问题，其中超临界锅炉水冷壁小径管的异常变形、撕裂爆管更是常有发生，对超临界锅炉的安全运行带来了巨大影响，严重地危害了国家能源的安全生产。因此，小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸的测量就显得特别重要。目前，X射线小径管焊缝检测主要依靠人工进行评定，通过聘请专门的技术人员，凭肉眼对X射线图像中的焊缝区域一一进行观察，并进行比对分析，以判定图像中焊缝区域是否含有缺陷。在一定程度上，人工评定的方法其检测结果较为直观准确，评定较为灵活，能对复杂的图像做出有效的判断。但也存在着方法速度低下，需要耗费大量人力和时间以及不可避免地会带来很多主观误差的问题。随着科学技术的快速发展，焊缝缺陷自动检测技术得到了广泛的研究，取得了较大的发展，并出现了一些具有较高应用价值的计算机辅助评片系统。然而这些系统的大多在二维的层面上对焊缝射线检测图像进行简单分析，只能搜索到焊缝缺陷的大概位置，并不能准确完整地分割出焊缝缺陷区域，更不能具体的提供小径管焊缝根部焊瘤的尺寸信息。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，有效提高焊瘤拟合可靠性，能够准确有效的进行小径管焊缝根部二维图像的焊瘤尺寸测量，解决传统小径管焊缝根部图像焊瘤尺寸测量方法所存在易受非焊瘤区域的干扰，导致可靠性差与精度低的问题。为达成上述目的，结合图1，本专利技术提出一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，所述测量方法包括：S1：根据实际焊缝位置从小径管焊缝射线检测图像中提取出焊缝目标区域，在焊缝目标区域中建立图像像素坐标系；S2：利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线；S3：采用概率Hough变换对小径管壁竖直线进行检测，获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域；S4：利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征；S5：采用最大熵阈值分割出焊瘤；S6：依据内焊缝壁经验值，近似拟合出内焊缝壁椭圆；S7：在内焊缝壁椭圆中拟合出焊瘤区域，计算焊瘤尺寸。2、根据权利要求1所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，步骤S1中，所述在焊缝目标区域中建立图像像素坐标系是指，设焊缝目标区域为A，以目标区域A的左上角为原点，建立图像像素坐标系i-j，其中，i和j分别为坐标系的横和纵轴。进一步的实施例中，步骤S2中，所述利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线的过程包括以下步骤：S21：利用加权平均法将预处理后的焊缝目标区域A转换为只有一个通道的目标区域灰度图像W：W(i,j)＝0.30R(i,j)+0.60G(i,j)+0.10B(i,j)其中，R(i,j)，G(i,j)，B(i,j)分别为像素点(i,j)的RGB分量数值；S22：对目标区域灰度图像W利用大尺寸平滑算子进行平滑处理，平滑结果为fs(W)，求取自适应矩阵Thresh：Thresh＝fs(W)*(1-ratio)其中，ratio为比例系数；S23：对目标区域灰度图像W进行二值化处理，E(i,j)为目标区域二值化图像的灰度值，利用局部阈值分割规则：S24：对目标区域二值化图像E进行形态学开闭操作，得到小径管壁竖直线图像X。进一步的实施例中，所述比例系数ratio的取值为0.2。进一步的实施例中，步骤S3中，所述采用概率Hough变换对小径管壁竖直线进行检测，获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域的过程包括以下步骤：S31：在小径管壁竖直线图像X中，通过设置概率Hough变换检测直线的斜率范围来缩小随机点提取次数，分别得到小径管左壁所在直线L1和右壁所在直线L2；S32：提取分割小径管左壁所在直线L1与右壁所在直线L2之间区域为内焊壁区域，得到内焊壁区域图像H。进一步的实施例中，步骤S4中，所述利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征的过程包括以下步骤：S41：对内焊壁区域图像H的B、G和R三个通道，分别自左向右、自上而下的遍历每一个像素，进行反色变换：其中，正整数S的取值不超过20，用来在反色变换的基础上降低图像的亮度，I(i,j)表示目标区域图像单通道某点灰度值，其中0≤i≤I.rows，0≤j≤I.cols，i,j∈2，I.rows与I.cols分别为目标区域图像像素行与列的最大值；S42：对内焊壁区域图像H进行Gamma变换处理：其中，Vin，Vout分别为内焊壁区域图像H处理前和处理后的像素点灰度值，δ为常数，γ为Gamma变换系数，依据图像实际特点确定；S43：对内焊壁区域图像H先进行模板大小为11×11的形态学开运算，再进行模板大小为13×13的形态学闭运算；S43：对内焊壁区域图像H进行巴特沃斯高通滤波：式中，D(i,j)为频域中的点(i,j)到中心点的距离，M和N分别为目标区域图像的长和宽，D0为截止距离，n为滤波器的阶数，D(i,j)的具体表达式为：进一步的实施例中，所述常数δ取值为1，γ取值为2。进一步的实施例中，步骤S5中，所述采用最大熵阈值分割出焊瘤的过程包括以下步骤：S51：设定一个特定阈值q，将内焊壁区域图像H分割为两个区域P0和P1；S52：计算每个灰度值出现的概率P(i)：式中，P0(q)、P1(q)分别为阈值q分割前景与背景像素累计概率，K为横轴上的像素点总数；S53：分割后的内焊壁区域图像H的背景和前景熵分别为：S54：阈值q下图像的总熵为：HT(q)＝H0(q)+H1(q)；S55：从0到255遍历阈值q，重复步骤S51-S54，直到总熵达到最大时停止，将其作为分割焊瘤的最优二值化值。进一步的实施例中，步骤S6中，所述依据内焊缝壁经验值，近似拟合出内焊缝壁椭圆的过程包括以下步骤：以内焊壁区域图像H的中心点为椭圆圆心，近似拟合出内焊缝壁椭圆：式中，a、b分别为内焊缝壁椭圆的长轴和短轴，具体值依据小径管的尺寸确定。进一步的实施例中，步骤S7中，所述在内焊缝壁椭圆中拟合出焊瘤区域，计算焊瘤尺寸的过程包括以下步骤：在内焊缝壁椭圆内进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，所述测量方法包括：/nS1：根据实际焊缝位置从小径管焊缝射线检测图像中提取出焊缝目标区域，在焊缝目标区域中建立图像像素坐标系；/nS2：利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线；/nS3：采用概率Hough变换对小径管壁竖直线进行检测，获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域；/nS4：利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征；/nS5：采用最大熵阈值分割出焊瘤；/nS6：依据内焊缝壁经验值，近似拟合出内焊缝壁椭圆；/nS7：在内焊缝壁椭圆中拟合出焊瘤区域，计算焊瘤尺寸。/n

【技术特征摘要】
1.一种小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，所述测量方法包括：
S1：根据实际焊缝位置从小径管焊缝射线检测图像中提取出焊缝目标区域，在焊缝目标区域中建立图像像素坐标系；
S2：利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线；
S3：采用概率Hough变换对小径管壁竖直线进行检测，获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域；
S4：利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征；
S5：采用最大熵阈值分割出焊瘤；
S6：依据内焊缝壁经验值，近似拟合出内焊缝壁椭圆；
S7：在内焊缝壁椭圆中拟合出焊瘤区域，计算焊瘤尺寸。


2.根据权利要求1所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，步骤S1中，所述在焊缝目标区域中建立图像像素坐标系是指，
设焊缝目标区域为A，以目标区域A的左上角为原点，建立图像像素坐标系i-j，其中，i和j分别为坐标系的横和纵轴。


3.根据权利要求2所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，步骤S2中，所述利用自适应阈值化操作提取小径管壁竖直线的过程包括以下步骤：
S21：利用加权平均法将预处理后的焊缝目标区域A转换为只有一个通道的目标区域灰度图像W：
W(i,j)＝0.30R(i,j)+0.60G(i,j)+0.10B(i,j)
其中，R(i,j)，G(i,j)，B(i,j)分别为像素点(i,j)的RGB分量数值；
S22：对目标区域灰度图像W利用大尺寸平滑算子进行平滑处理，平滑结果为fs(W)，求取自适应矩阵Thresh：
Thresh＝fs(W)*(1-ratio)
其中，ratio为比例系数；
S23：对目标区域灰度图像W进行二值化处理，E(i,j)为目标区域二值化图像的灰度值，利用局部阈值分割规则：



S24：对目标区域二值化图像E进行形态学开闭操作，得到小径管壁竖直线图像X。


4.根据权利要求1所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，所述比例系数ratio的取值为0.2。


5.根据权利要求1所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，步骤S3中，所述采用概率Hough变换对小径管壁竖直线进行检测，获取内管壁竖直线所在位置，分割内焊壁区域的过程包括以下步骤：
S31：在小径管壁竖直线图像X中，通过设置概率Hough变换检测直线的斜率范围来缩小随机点提取次数，分别得到小径管左壁所在直线L1和右壁所在直线L2；
S32：提取分割小径管左壁所在直线L1与右壁所在直线L2之间区域为内焊壁区域，得到内焊壁区域图像H。


6.根据权利要求2所述的小径管焊缝根部二维图像焊瘤尺寸测量方法，其特征在于，步骤S4中，所述利用反色、Gamma、形态学操作和巴特沃斯滤波，增强突出焊瘤特征的过程包括以下步骤：
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨贤彪，马君鹏，杨庆旭，刘叙笔，岳贤强，王舒涛，石仁强，王立辉，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32