一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法技术

本发明专利技术公开本发明专利技术公开一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法，将FPGA采集到交流电磁场检测得到的缺陷特征信号图像进行灰度处理，得到灰度图像，减小了图像的数据量，加快了图像处理速度，将灰度图像进行高斯滤波后，进行双向梯度处理并进行二值化处理，得到二值化图像，滤除噪声的干扰，剔除图像中的背景，对二值化图像进行二值形态学滤波，去除二值化图像中的干扰信号，通过腐蚀运算将所述二值化图像中的噪声点去除，然后通过膨胀算法还原缺陷形貌，实现缺陷轮廓反演，本发明专利技术提出的方法利用FPGA，实现了交流电磁场检测缺陷轮廓智能反演。智能反演。智能反演。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法


[0001]本专利技术涉及无损检测信号处理领域，尤其涉及一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法。

技术介绍

[0002]交流电磁场检测在对石油工程机械结构物缺陷进行检测时是一项有难度的系统工程，检测过程中会受到特殊结构、表面涂层和缺陷形貌多样等因素的影响，对缺陷信号的分析、判定和缺陷的识别、评估提出较高的要求。
[0003]当今社会检测系统的硬件控制核心正在不断的更新换代，目前无损检测硬件控制核心常用的设计方案有两种，第一种是以单片机作为无损检测硬件系统的控制核心，比如STM32，这种方案适合用于功能比较简单，处理数据量较少的无损检测系统，但随着技术的推进，无损检测系统功能的复杂程度逐渐提高，单片机因为其串行的数据处理架构，难以满足算法处理速度的需求。因此出现了第二种硬件核心设计方案，以现场可编辑逻辑门阵列芯片FPGA作为硬件系统的控制核心具有灵活性高，集成性好，性能强，可靠性高的技术优点。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓智能反演方法，利用FPGA编制缺陷轮廓反演方法，实现缺陷的智能识别。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0006]一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法，包括以下步骤：
[0007]S1.通过FPGA采集由交流电磁场检测得到的缺陷特征信号图像，缺陷特征信号图像像素是24bit，通过所述FPGA采用RGB转化为YCbCr的方法，将所述缺陷特征信号图像转化为灰度图像；减小了图像的数据量，加快了图像处理速度；
[0008]S2.通过所述FPGA将所述灰度图像进行高斯滤波，生成滤波后的灰度图像；
[0009]S3.使用离散化窗口滑动卷积方法，通过所述FPGA采用差分公式S3.使用离散化窗口滑动卷积方法，通过所述FPGA采用差分公式与对滤波后的灰度图像求解x方向梯度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，向梯度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，使用梯度能够确定滤波后的灰度图像中像素变化最大的区域和方向，得到缺陷的梯度信号图像；
[0010]S4.在所述FPGA中设置一个阈值，与所述缺陷的梯度信号图像像素值进行比较，小于阈值的像素值设置为黑色，大于阈值的像素值设置为白色，得到二值图像；
[0011]S5.通过所述FPGA对所述二值图像进行二值形态学滤波，去除二值图像中的干扰信号，通过腐蚀运算将二值图像中的噪声点去除，然后通过膨胀算法还原缺陷形貌，实现缺
陷轮廓反演。
[0012]进一步的，所述FPGA能够实现交流电磁场激励信号的生产与检测信号的采集、存储。
[0013]本专利技术还提供一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法的应用，用于碳钢结构物的检测，实现碳钢结构物缺陷的识别与缺陷轮廓反演。
[0014]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至2任一项所述基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法的步骤。
[0015]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至2任一项所述基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法的步骤。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的技术方案所带来的有益效果是：
[0017]该方法通过FPGA实现交流电磁场检测激励信号的产生与检测信号的采集与存储，进行缺陷特征信号图像的绘制，并根据缺陷周围电磁场扰动规律，使特征信号能够反映缺陷周围感应电流聚集程度，同时也反应缺陷的边缘轮廓，本专利技术方法通过灰度变换、高斯滤波降噪、梯度求和、腐蚀膨胀等一系列操作，降低缺陷信号图像数据量并保留缺陷特征，去除缺陷特征信号图像背景和提取缺陷表面轮廓，最终实现了缺陷的智能识别与缺陷轮廓的智能反演。
附图说明
[0018]图1为本申请实施例中缺陷轮廓反演方法流程图。
[0019]图2为本申请实施例中缺陷特征信号图。
[0020]图3为本申请实施例中缺陷灰度图。
[0021]图4为本申请实施例中滤波后的灰度图。
[0022]图5为本申请实施例中二值图。
[0023]图6为本申请实施例中缺陷反演轮廓图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例只是本专利技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下获取的其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]实施例一
[0026]如图1所示，为本实施例提供的一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法的流程示意图。首先通过FPGA采集到交流电磁场检测得到的缺陷特征信号图像，缺陷特征信号图像的像素是24bit，如图2所示。通过FPGA采用RGB转化为YCbCr的方法，将缺陷特征信号图像转化为灰度图像，降低图像数据量，如图3所示；使用离散化窗口滑动卷积方法，通过FPGA将灰度图像进行高斯滤波滤除噪声信号，减少噪声信号的干扰最终生成滤波后的灰
度图像，如图4所示；通过FPGA采用差分公式与对滤波后的灰度图像进行双向梯度处理，求解x方向梯度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，使用梯度可以确定图像中像素变化最大的区域和方向，得到缺陷的梯度信号图像；在FPGA中设置一个阈值，与梯度信号图像像素值进行比较，小于阈值的像素值设置为黑色，大于阈值的像素值设置为白色，通过上述二值化处理得到二值图像，如图5所示；通过FPGA对二值图像进行二值形态学滤波，去除二值图像中的干扰信号，通过腐蚀运算将二值图像中的噪声点去除，然后通过膨胀算法还原缺陷形貌，实现缺陷轮廓反演，如图6所示。
[0027]具体的，腐蚀运算可以将图像中噪声点去除。其具体操作是使用3阶滑动窗口扫描图像，将窗口中的像素进行“与”操作，即滑动窗口内的像素全部为255，输出像素也为255，否则输出0。
[0028]腐蚀算法的设计使用流水线设计方法，首先求取滑动窗口中每一行的最小值，花费1个时钟周期，然后求取3个行最小值中的最小值，再花费一个时钟周期，加快了数据处理的速度。
[0029]膨胀运算则用来可以填补缺陷内部的空洞，同样使用3阶滑动窗口扫描图像，将窗口中的像素进行“或”操作，即滑动窗口内的像素全部为0，输出像素为0，否则输出像素255。
[0030]膨胀算法的设计同样使用流水线设计方法，首先求取滑动窗口中每一行的最大值，花费1个时钟周期，然本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的交流电磁场检测缺陷轮廓反演方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过FPGA采集由交流电磁场检测得到的缺陷特征信号图像，缺陷特征信号图像像素是24bit，通过所述FPGA采用RGB转化为YCbCr的方法，将所述缺陷特征信号图像转化为灰度图像；S2.通过所述FPGA将所述灰度图像进行高斯滤波，生成滤波后的灰度图像；S3.使用离散化窗口滑动卷积方法，通过所述FPGA采用差分公式S3.使用离散化窗口滑动卷积方法，通过所述FPGA采用差分公式与对滤波后的灰度图像求解x方向梯度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，向梯度与y方向梯度，梯度的向量大小用M(x，y)表示，方向用α(x，y)表示，使用梯度能够确定滤波后的灰度图像中像素变化最大的区域和方向，得到缺陷的梯度信号图像；S4.在所述FPGA中设置一个阈值，与所述缺陷的梯度信号图像像素值进行比较，小于阈值的像素值设置为黑色，大于阈值的像素值设置为白...

【专利技术属性】
技术研发人员：房精哲，韦龙贵，韩博，张充霖，何社锋，崔矿庆，袁东野，袁征，潘闻，吴凯强，陈秋华，
申请(专利权)人：中海石油中国有限公司海南分公司中海石油技术检测有限公司，
类型：发明
国别省市：