基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积方法及系统技术方案

本申请涉及利用红外光分析材料技术领域，本申请提供了一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积方法及系统，该方法首先获取多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像数据集，通过提取每一幅图像的每个像素的时序温度值，得到聚类数据，其中，每一幅红外图像对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温度场；然后根据聚类数据集，对红外图像数据集中每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到每一幅红外图像中各像素点所属的类别；最后，基于每一幅红外图像中各像素点所属的类别，对红外图像中的混凝土缺陷进行面积分割，得到混凝土缺陷面积识别结果，如此，提高了混凝土缺陷面积识别的精度。面积识别的精度。面积识别的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积方法及系统


[0001]本申请涉及利用红外光分析材料
，特别涉及一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积方法及系统。

技术介绍

[0002]隧道混凝土衬砌往往因为预埋钢筋的腐蚀、地下水的侵蚀、连续的冻融循环、交通荷载、地应力等多种因素的共同作用而产生裂缝、孔洞和分层等缺陷。这些缺陷随着时间的推移逐渐积聚、扩展，最后可能导致混凝土衬砌剥离、剥落，严重威胁隧道的耐久性和安全性，因此，需要及时、准确地对隧道混凝土的衬砌缺陷面积进行检测和识别，以提高隧道的耐久性和安全性。
[0003]目前基于红外图像进行缺陷面积的分割算法主要包括传统的基于空域信息的缺陷面积分割方法和新型的基于深度学习的缺陷面积分割方法。其中，基于空域信息的缺陷面积分割方法有阈值分割法、数学形态分割法和聚类分析方法。
[0004]（1）基于空域信息的缺陷面积分割方法，存在以下不足：1）红外热像仪采集的红外图像数据集包含许多热图像，每一帧红外图像都对应着某一时刻，传统的依靠人工目测选择有代表性的图像来识别缺陷区域的方法费时又费力。
[0005]2）在图像增强和图像分割过程中人工设定的阈值使红外图像缺陷面积的分割结果带有主观性，误差较大。
[0006]3）由于采集的红外图像往往存在缺陷边缘轮廓模糊、形状和大小不明显等问题，从而导致仅仅基于单帧红外图像的空域信息进行缺陷面积分割的效果不佳，同时因为忽略了采集过程中红外图像的时序信息，也可能会造成重要缺陷信息的丢失。
[0007]例如：Canny边缘检测法对红外图像要求比较高，需要采集的红外图像具有明显的轮廓特征，此外该方法是人工选取阈值，从而导致结果带有主观性。基于人工选取阈值的分割法由于不均匀的热激励和相邻缺陷之间温度场的影响，导致计算的分割阈值偏小，从而将正常区域也被分割为了缺陷区域，图像分割效果较差。
[0008]（2）基于深度学习的缺陷面积分割方法，存在以下不足：基于深度学习的缺陷分割方法除了未考虑上述提及的红外图像的时序信息外，还需要大量的训练数据集，当采用单一的试验数据集建立缺陷面积分割模型时，模型的鲁棒性较差。
[0009]因此，亟需提供一种能够基于红外图像高效、精确地进行混凝土缺陷面积分割的方法。

技术实现思路

[0010]本申请的目的在于提供一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积方法及系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
[0011]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请提供了一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，包括：提取红外图像数据集的每一幅图像中每一个像素点的时序温度值，得到聚类数据集；其中，所述红外图像数据集包括多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像；所述红外图像数据集中的每一幅红外图像对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温度场；根据所述聚类数据集，对所述红外图像数据集中所述每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别；基于所述每一幅红外图像中各个像素点所属的类别，对所述红外图像中的混凝土缺陷进行面积分割，得到混凝土缺陷面积识别结果。
[0012]优选地，所述红外图像数据集为在红外热成像检测混凝土缺陷实验中的冷却阶段采集得到的，所述冷却阶段为所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中对混凝土加热至预设温度后，温度逐渐下降的过程。
[0013]优选地，在所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中，采用持续加热法将混凝土加热至所述预设温度。
[0014]优选地，通过所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中的持续加热系统将混凝土加热至所述预设温度，其中：所述持续加热系统至少包括红外热像仪、热激励源系统、红外图像处理系统；所述热激励源系统与所述混凝土之间的相对距离为预设距离阈值；所述混凝土的高度与所述热激励源系统的高度相同；所述红外图像处理系统用于接收和处理所述红外热像仪采集到的所述红外图像数据集。
[0015]优选地，在通过持续加热系统将混凝土加热至所述预设温度之前，所述方法还包括：设置所述红外热像仪的响应采集参数，所述响应采集参数包括：环境温度、所述红外热像仪的发射率。
[0016]优选地，所述根据所述聚类数据集，对所述红外图像数据集中所述每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别，具体为：随机选择所述聚类数据集中的K个像素点作为K个初始聚类中心；根据所述聚类数据集中除所述K个像素点之外的其他像素点分别到K个初始聚类中心之间的欧氏距离，确定所述聚类数据集中每一个像素点所属的类别，并计算所述聚类数据集中每一个像素点所属的类别与对应的每一个像素点实际所属类别之间的第一误差函数值；其中，所述聚类数据集中每个像素点所属的类别为K个初始聚类中心中的任一个；对所述K个初始聚类中心对应的每一个类别中所有像素点的温度值进行均值计算，得到新的聚类中心，并计算所述聚类数据集中每一个像素点所属的新类别与对应的每一个像素点实际所属类别之间的第二误差函数值；其中，所述聚类数据集中每个像素点所属的新类别为所述新的聚类中心中的任一个；响应于第一误差函数值与第二误差函数值小于预设误差阈值，输出所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别。
[0017]本申请实施例还提供一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的系统，包括：
数据提取单元，配置为提取红外图像数据集的每一幅图像中每一个像素点的时序温度值，得到聚类数据集；其中，所述红外图像数据集包括多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像；所述红外图像数据集中的每一幅红外图像对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温度场；聚类单元，配置为根据所述聚类数据集，对所述红外图像数据集中所述每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别；缺陷分割单元，配置为基于所述每一幅红外图像中各个像素点所属的类别，对所述红外图像中的混凝土缺陷面积进行分割，得到混凝土缺陷面积识别结果。
[0018]有益效果：本申请中，首先获取多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像数据集，通过提取每一幅图像的每个像素的时序温度值，得到聚类数据，其中，每一幅红外图像对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温度场；然后根据聚类数据集，对红外图像数据集中每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到每一幅红外图像中各像素点所属的类别；最后，基于每一幅红外图像中各像素点所属的类别，对红外图像中的混凝土缺陷进行面积分割，得到混凝土缺陷面积识别结果。如此，通过基于红外温度场中每一个像素的时序信息对混凝土缺陷进行识别，一定程度上降低了识别误差，提高了混凝土缺陷面积识别的精确程度。
附图说明
[0019]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。其中：图1为根据本申请的一些实施例提供的基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法的流程示意图；图2为根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，其特征在于，包括：提取红外图像数据集的每一幅图像中每一个像素点的时序温度值，得到聚类数据集；其中，所述红外图像数据集包括多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像；所述红外图像数据集中的每一幅红外图像对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温度场；根据所述聚类数据集，对所述红外图像数据集中所述每一幅红外图像的各像素点进行聚类，得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别；基于所述每一幅红外图像中各个像素点所属的类别，对所述红外图像中的混凝土缺陷进行面积分割，得到混凝土缺陷面积识别结果。2.根据权利要求1所述的基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，其特征在于，所述红外图像数据集为在红外热成像检测混凝土缺陷实验中的冷却阶段采集得到的，所述冷却阶段为所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中对混凝土加热至预设温度后，温度逐渐下降的过程。3.根据权利要求2所述的基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，其特征在于，在所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中，采用持续加热法将混凝土加热至所述预设温度。4.根据权利要求3所述的基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，其特征在于，通过所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中的持续加热系统将混凝土加热至所述预设温度，其中：所述持续加热系统至少包括红外热像仪、热激励源系统、红外图像处理系统；所述热激励源系统与所述混凝土之间的相对距离为预设距离阈值；所述混凝土的高度与所述热激励源系统的高度相同；所述红外图像处理系统用于接收和处理所述红外热像仪采集到的所述红外图像数据集。5.根据权利要求4所述的基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷面积的方法，其特征在于，在通过持续加热系统将混凝土加热至所述预设温度之前，所述方法还包括：设置所述红外热像仪的响应采集参数，所述响应采集参数包括：环境温度、...

【专利技术属性】
技术研发人员：张芳，王露露，赵怡琳，王东升，赵鑫鹏，张鑫，范贤波，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：