一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，以行数据灰度直方图分布极大值数为缺陷磁场分布特征，以行数据灰度直方图分布边界宽度为缺陷磁场强度特征，进而提取每一帧图像的上述特征值作为判别缺陷的依据；在此基础上，根据前N帧图像的初始阈值，对当前图像进行判别、传输与存储，为克服提离抖动、光源与成像偏差等造成的干扰，本发明专利技术采用滑动加权对阈值进行实时更新迭代，从而达到自适应、高精度的磁光图像缺陷在线检测。本发明专利技术不仅能够准确且自动地检测出含有缺陷信号的图像，同时对磁光成像模块处理器资源的消耗较少，无需使用外挂存储器，适用于低功耗、小体积条件下的磁光成像缺陷在线检测。体积条件下的磁光成像缺陷在线检测。体积条件下的磁光成像缺陷在线检测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法


[0001]本专利技术属于无损检测
，更为具体地讲，涉及一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法。

技术介绍

[0002]在面向铁磁性材料的结构完整性监测中，结合漏磁检测的磁光成像检测技术表现出巨大的优势。该技术的基本原理：当激励线圈给检测试件施加磁场时，若被测试件表面存在缺陷，则部分磁力线从试件之上通过，在其表面缺陷之上形成漏磁场，通过法拉第磁光效应将该携带缺陷信息的漏磁场信号转化成光强信号，并利用图像传感器将光强信号直接转化成图像，通过分析图像来获取铁磁性材料的结构健康状况。
[0003]当前，已有的磁光成像缺陷检测方法大多为离线检测，如在实验室里通过计算机对铁磁性材料进行缺陷检测与研究。该方法准备周期长、功耗高、体积大，难以快速且可靠地应用到长输油气管道、铁轨等应用场景下的铁磁性材料缺陷实时、在线检测中。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，该方法不仅能够准确且自动地检测出含有缺陷信号的图像，同时对磁光成像模块处理器资源的消耗较少，无需使用外挂存储器，适用于低功耗、小体积条件下的磁光成像缺陷在线检测。
[0005]为实现上述专利技术目的，本专利技术一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0006](1)、实时采集由图像传感器产生的T帧图像，然后获取第t帧图像的行原始数据流，对行原始数据流进行灰度转换和噪声去除，得到行灰度数据流H
i
(t)，H
i
(t)＝[d
i,1
(t),d
i,2
(t),
…
,d
i,j
(t),
…
,d
i,n
(t)]，其中，t＝1,2,
…
,T，d
i,j
(t)表示第t帧图像中第i行数据中第j列像素点的灰度值，i＝1,2,
…
,m，j＝1,2,
…
,n，m、n分别表示图像的行数与列数；
[0007](2)、对行灰度数据流H
i
(t)进行直方图统计，统计H
i
(t)中灰度值的数目C
k
(t)，其中，k＝0,1,2,
…
,255；然后根据灰度值的数目C
k
(t)计算出H
i
(t)的灰度直方图极大值数N
i
(t)和灰度分布直方图边界宽度W
i
(t)；
[0008](3)、计算第t帧图像的灰度直方图极大值特征数为F1(t)，以及第t帧图像的灰度分布直方图边界宽度特征数为F2(t)，
[0009](4)、计算前T帧图像的特征数F1(t)和F2(t)的均值，并作为初始阈值T
init1
和T
init2
；
[0010][0011][0012](5)、实时采集第T+1帧图像，然后计算灰度直方图极大值特征数F1(T+1)和灰度分布直方图边界宽度特征数为F2(T+1)，然后判断是否满足F1(T+1)＞T
init1
且F2(T+1)＞T
init2
，如果满足，则将第T+1帧图像判别为缺陷帧图像，再继续采集下一帧进行判断；否则，将第T+1帧图像判别为背景帧图像，并对初始阈值进行滑动加权更新，得到自适应阈值T1和T2，然后继续采集下一帧，并利用自适应阈值T1和T2进行判断和滑动加权更新。
[0013][0014][0015]其中，0＜a1＜1，0＜b1＜1且a1+b1＝1，a1＞b1，0＜a2＜1，0＜b2＜1且a2+b2＝1，a2＞b2；
[0016]本专利技术的专利技术目的是这样实现的：
[0017]本专利技术一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，以行数据灰度直方图分布极大值数为缺陷磁场分布特征，以行数据灰度直方图分布边界宽度为缺陷磁场强度特征，进而提取每一帧图像的上述特征值作为判别缺陷的依据；在此基础上，根据前N帧图像的初始阈值，对当前图像进行判别、传输与存储，为克服提离抖动、光源与成像偏差等造成的干扰，本专利技术采用滑动加权对阈值进行实时更新迭代，从而达到自适应、高精度的磁光图像缺陷在线检测。本专利技术不仅能够准确且自动地检测出含有缺陷信号的图像，同时对磁光成像模块处理器资源的消耗较少，无需使用外挂存储器，适用于低功耗、小体积条件下的磁光成像缺陷在线检测。
附图说明
[0018]图1是本专利技术基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法流程图；
[0019]图2是磁光图像示意图；
[0020]图3是图2所示磁光图像中第100行(无缺陷)和第550(有缺陷)行数据的灰度直方图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本专利技术。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本专利技术的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
[0022]实施例
[0023]图1是本专利技术基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法流程图。
[0024]在本实施例中，如图1所示，本专利技术一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，包括以下步骤：
[0025]S1、实时采集由图像传感器产生的T帧磁光图像，每一帧磁光图像的分辨率为1250
×
730，然后获取第t帧图像的行原始数据流，对行原始数据流进行灰度转换和噪声去除，以减小后续处理的计算复杂度，得到行灰度数据流H
i
(t)，H
i
(t)＝[d
i,1
(t),d
i,2
(t),
…
,d
i,j
(t),
…
,d
i,n
(t)]，其中，t＝1,2,
…
,T，d
i,j
(t)表示第t帧图像中第i行数据中第j列像素点的灰度值，i＝1,2,
…
,m，j＝1,2,
…
,n，行数m＝730、列数n＝1250；
[0026]S2、对行灰度数据流H
i
(t)进行直方图统计，统计H
i
(t)中灰度值的数目C
k
(t)，其中，k＝0,1,2,
…
,255；然后根据灰度值的数目C
k
(t)计算出H
i
(t)的灰度直方图极大值数N
i
(t)和灰度分布直方图边界宽度W
i
(t)；
[0027]在本实施例中，灰度直方图极大值数N
i
(t)的计算方法为：
[0028]1)、将灰度值0
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、实时采集由图像传感器产生的T帧图像，然后获取第t帧图像的行原始数据流，对行原始数据流进行灰度转换和噪声去除，得到行灰度数据流H
i
(t)，H
i
(t)＝[d
i,1
(t),d
i,2
(t),
…
,d
i,j
(t),
…
,d
i,n
(t)]，其中，t＝1,2,
…
,T，d
i,j
(t)表示第t帧图像中第i行数据中第j列像素点的灰度值，i＝1,2,
…
,m，j＝1,2,
…
,n，m、n分别表示图像的行数与列数；(2)、对行灰度数据流H
i
(t)进行直方图统计，统计H
i
(t)中灰度值的数目C
k
(t)，其中，k＝0,1,2,
…
,255；然后根据灰度值的数目C
k
(t)计算出H
i
(t)的灰度直方图极大值数N
i
(t)和灰度分布直方图边界宽度W
i
(t)；(3)、计算第t帧图像的灰度直方图极大值特征数为F1(t)，以及第t帧图像的灰度分布直方图边界宽度特征数为F2(t)，(4)、计算前T帧图像的特征数F1(t)和F2(t)的均值，并作为初始阈值T
init1
和T
init2
；；(5)、从而第T+1帧开始实时采集后续帧图像，然后计算灰度直方图极大值特征数F1(T+1)和灰度分布直方图边界宽度特征数为F2(T+1)，然后判断是否满足F1(T+1)＞T
init1
且F2(T+1)＞T
init2
，如果满足，则将第T+1帧图像判别为缺陷帧图像，再继续采集下一帧进行判断；否则，将第T+1帧图像判别为背景帧图像，并对初始阈值进行滑动加权更新，得到自适应阈值T1和T2，然后继续采集下一帧，并利用自适应阈值T1和T2进行判断和滑动加权更新；进行判断和滑动加权更新；其中，0＜a1＜1，0＜b1＜1且a1+b1＝1，a1＞b1，0＜a2＜1，0＜b2＜1且a2+b2＝1，a2＞b2。2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值迭代的磁光图像缺陷在线检测方法，其特征在于，所述灰度直方图极大值数N
i
(t)的计算方法为：(2.1)、将灰度值0
‑
255分成17段，分别为：0
‑
15、15
‑
30、30
‑
45、45
‑
60、60
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭英贤，钟美兰，刁显瑞，
申请(专利权)人：成都优仪达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：