基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其包括以下步骤，步骤一：读取并处理被测试件的图像数据，获得被测试件对应的二维波幅数据；步骤二：对被测试件的二维波幅数据进行预处理和矫正；步骤三：判断被测试件是否检测到结构特征，获得被测试件的完好率，本方法通过超声C扫描被测试件得到缺陷详细信息，进一步根据试件的结构特征确定了试件完好率检测方式，完成了完好率的计算。本发明专利技术提出的试件完好率分析方法可对有无结构特征试件进行缺陷分析，计算被测试件的完好率，具有准确度高、适用性广的特点，为图像缺陷分析提供了有效解决途径。陷分析提供了有效解决途径。陷分析提供了有效解决途径。

【技术实现步骤摘要】
基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法


[0001]本申请涉及材料无损检测领域，具体地涉及一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法。

技术介绍

[0002]超声C扫描成像检测技术是保证产品质量的重要无损检测手段，广泛应用于航空、航天、核工业等关键领域。在超声C扫检测过程中，基于数字化图像缺陷分析是判定被检测对象是否满足验收条件的关键工序。
[0003]随着新材料、新工艺、新结构的不断涌现，其缺陷和验收条件呈现新特点。以超塑成形扩散连接和复合材料制件为例，由于制作工艺复杂、影响因素多等原因，超塑成形扩散连接内部容易出现焊接不良面积型缺陷，且缺陷形状往往不规则，缺陷大小、数量和位置也无明显规律；由于制作工艺复杂、材质和结构特殊等原因，复合材料制件内部也容易出现分层、脱粘等面积型缺陷。与常用当量评定方法具有明显不同，超塑成形扩散连接和复合材料制件关注更多的是缺陷面积或缺陷在整个制件中所占比例。
[0004]现有超声C扫描检测系统软件部分大多已具备长度测量功能，适用于规则形状特征的尺寸测量，少数软件具备基于幅值阈值的缺陷面积分析功能。然而，对于内部结构特征复杂的制件，C扫图像中缺陷与结构特征很难从波幅上进行区分；超声C扫检测时，系统软件往往不能对其他检测图像开展缺陷分析处理，无法满足使用需求。
[0005]参考文件CN201510290015.0是通过设置两次不同的检测灵敏度进行超声C扫描检测，分别获得待检产品待检面模拟完全脱粘缺陷扫描图像和实际脱粘缺陷扫描图像，通过phtoshop软件统计待检产品待检面的总像素和脱粘区域的像素，将二者之比作为脱粘区域面积占待检产品待检面总面积的比值。由于需要对同一被检测产品检测两次，该方法比较耗时。参考文件201810322575.3是利用复合材料产品的二值化超声C扫描图获取各个缺陷包含的像素，进而计算缺陷面积，并且两个参考文件均为考虑结构特征对缺陷面积计算的影响。
[0006]与以上方法不同，本专利技术申请所提一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率分析方法可用于有无结构特征试件进行缺陷分析，计算被测试件的完好率，具有准确度高、操作灵活和广泛适用性。同时，通过对大量典型被测试件超声C扫图像进行分析处理，证明了该方法在缺陷分析方面上的有效性。

技术实现思路

[0007]为了克服现有技术的不足，本专利技术通过超声C扫描被测试件得到缺陷信息，通过试件的波幅数据将试件划分为未检测到结构特征和检测到结构特征两种状态，又将有结构特征的试件划分关键区域和非关键区域，进一步根据试件的结构特征确定试件完好率检测方式，完成了完好率的计算；本方法计算被测试件的完好率，具有准确度高、操作灵活和广泛适用性的特点。
[0008]为实现上述目的，本专利技术所采用的解决方案为：
[0009]一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其包括以下步骤：
[0010]步骤1：读取并处理被测试件的图像数据，获得被测试件对应的二维波幅数据；
[0011]将被测试件放入超声C中进行扫描，获得RGB格式二维扫描图像Pic(x,y)及其二维色带Col(m,n)；将RGB格式二维扫描图像Pic(x,y)转换成RGB模式三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)，i＝1,2,3；将RGB格式二维扫描色带Col(m,n)转换成RGB模式三维色带数组Col
RGB
(m,n,i)，i＝1,2,3；
[0012]将RGB模式三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中每一层中第x行和第y列数据Pic
RGB
(x,y,1)、Pic
RGB
(x,y,2)和Pic
RGB
(x,y,3)分别与色带数据Col
RGB
(m,n,i)每一层中第m行和第1列数据Col
RGB
(m,1,1)、Col
RGB
(m,1,2)和Col
RGB
(m,1,3)进行比对，找寻Col
RGB
(m,1,i)中与Pic
RGB
(x,y,i)数值相同时对应的行号M
i
(i＝1,2,3)，计算过程如下所示：
[0013][0014]式中：M1、M2和M3分别表示第1、2和3层中图像数组和色带数组数值相同时对应的行号，每个M
i
中行号的数量至少为1；Pic
RGB
(x,y,i)表示三维图像数组中第i层的第x行、第y列的像素数值；Col
RGB
(m,1,i)表示三维色带数组中第i层的第m个的像素数值；x和y分别表示图像数组的行号和列号；find表示查找函数，将数组中满足括号所列条件数值所在的行号赋值给等号左侧的M
i
；i表示三维图像数组中的层数编号；m表示三维色带数组中的像素编号；
[0015]三维图像数据Pic
RGB
(x,y,i)第x行、第y列数据对应的二维波幅数据如下所示：
[0016]a(x,y)＝Amp(M)；
[0017]式中：a(x,y)表示三维图像数据在第x行和第y列的二维波幅数据；Amp表示色带数组Col
RGB
(m,1,i)中各行数值对应的波幅数值，取值范围为[0,100]；M表示三维色带数组Col
RGB
(m,1,i)的RGB数据与三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)第x行、第y列的RGB数据相同时所对应的行号，由M1、M2和M3取交集获得；
[0018]处理三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中每一层的每一个第x行和第y列数据，对三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中数据进行波幅转换，获取对应的二维波幅数据a(x,y)；
[0019]步骤2：对被测试件的二维波幅数据进行预处理和矫正；
[0020]获取步骤1得到的二维波幅数据，采用5
×
5邻域块的二维中值滤波对导入的二维波幅数据a(x,y)进行处理，降低图像数据中的斑点噪声和椒盐噪声，实现预处理操作；根据下式旋转图像，进行图像的校正处理，获得校正后二维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)，计算过程如下所示：
[0021][0022]式中：θ表示图像的校正角度；x
θ
和y
θ
分别表示二维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)的行号和列号；A(x
θ
,y
θ
)表示二维波幅数据在第x
θ
行、第y
θ
列的波幅；
[0023]步骤3：判断被测试件是否检测到结构特征，获得被测试件的完好率；
[0024]当未检测到结构特征时，执行无结构特征完好率计算，通过设置缺陷波幅阈值，统计二维波幅数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：读取并处理被测试件的图像数据，获得被测试件对应的二维波幅数据；将被测试件放入超声C中进行扫描，获得RGB格式二维扫描图像Pic(x,y)及其二维色带Col(m,n)；将RGB格式二维扫描图像Pic(x,y)转换成RGB模式三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)，i＝1,2,3；将RGB格式二维扫描色带Col(m,n)转换成RGB模式三维色带数组Col
RGB
(m,n,i)，i＝1,2,3；将RGB模式三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中每一层中第x行和第y列数据Pic
RGB
(x,y,1)、Pic
RGB
(x,y,2)和Pic
RGB
(x,y,3)分别与色带数据Col
RGB
(m,n,i)每一层中第m行和第1列数据Col
RGB
(m,1,1)、Col
RGB
(m,1,2)和Col
RGB
(m,1,3)进行比对，找寻Col
RGB
(m,1,i)中与Pic
RGB
(x,y,i)数值相同时对应的行号M
i
(i＝1,2,3)，计算过程如下所示：式中：M1、M2和M3分别表示第1、2和3层中图像数组和色带数组数值相同时对应的行号，每个M
i
中行号的数量至少为1；Pic
RGB
(x,y,i)表示三维图像数组中第i层的第x行、第y列的像素数值；Col
RGB
(m,1,i)表示三维色带数组中第i层的第m个的像素数值；x和y分别表示图像数组的行号和列号；find表示查找函数，将数组中满足括号所列条件数值所在的行号赋值给等号左侧的M
i
；i表示三维图像数组中的层数编号；m表示三维色带数组中的像素编号；三维图像数据Pic
RGB
(x,y,i)第x行、第y列数据对应的二维波幅数据如下所示：a(x,y)＝Amp(M)；式中：a(x,y)表示三维图像数据在第x行和第y列的二维波幅数据；Amp表示色带数组Col
RGB
(m,1,i)中各行数值对应的波幅数值，取值范围为[0,100]；M表示三维色带数组Col
RGB
(m,1,i)的RGB数据与三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)第x行、第y列的RGB数据相同时所对应的行号，由M1、M2和M3取交集获得；处理三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中每一层的每一个第x行和第y列数据，对三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)中数据进行波幅转换，获取对应的二维波幅数据a(x,y)；步骤2：对被测试件的二维波幅数据进行预处理和矫正；获取步骤1得到的二维波幅数据，采用5
×
5邻域块的二维中值滤波对导入的二维波幅数据a(x,y)进行处理，降低图像数据中的斑点噪声和椒盐噪声，实现预处理操作；根据下式旋转图像，进行图像的校正处理，获得校正后二维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)，计算过程如下所示：式中：θ表示图像的校正角度；x
θ
和y
θ
分别表示二维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)的行号和列号；A(x
θ
,y
θ
)表示二维波幅数据在第x
θ
行、第y
θ
列的波幅；步骤3：判断被测试件是否检测到结构特征，获得被测试件的完好率；当未检测到结构特征时，执行无结构特征完好率计算，通过设置缺陷波幅阈值，统计二
维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)缺陷波幅阈值范围内的缺陷像素数量以及区域整体像素数量，计算二者之比作为无结构特征时被测试件的完好率α1；当检测图像中有结构特征时，由于校正后的图像与被测试件设计参数重合，根据被测试件设计参数的结构特征、关键区域和非关键区域中坐标，能够在二维波幅数据A(x
θ
,y
θ
)中自动获取相关区域边界，从而计算关键区域的完好率α
c
、非关键区域的完好率α
nc
以及有结构特征时被测试件的完好率α2，最终获得被测试件的完好率。2.根据权利要求1所述的基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，所述步骤1中的二维扫描图像Pic(x,y)及其二维色带Col(m,n)，具体为：二维扫描图像Pic(x,y)表示超声C扫描图像第x行、第y列的像素颜色；二维色带Col(m,n)表示色带中第m行、第n列的像素颜色，色带中不同颜色对应的波幅Amp范围为[0,100]。3.根据权利要求1所述的基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，所述步骤1中的RGB模式的三维图像数组和三维色带数组具体通过下面方式获得：读入超声C扫描图像Pic(x,y)，读入后的数据为RGB模式的三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)，i＝1,2,3；Pic
RGB
(x,y,i)表示第i层的第x行和第y列的数值；第1层数据Pic
RGB
(x,y,1)为R的数值，第2层数据Pic
RGB
(x,y,2)为G的数值，第3层数据Pic
RGB
(x,y,3)为B的数值；读入超声C扫描图像的色带Col(m,n)，读入后的数据为RGB模式的三维色带数组Col
RGB
(m,n,i)，i＝1,2,3；Col
RGB
(m,n,i)表示第i层的第m行和第n列的数值；第1层数据Col
RGB
(m,n,1)为R的数值，第2层数据Col
RGB
(m,n,2)为G的数值，第3层数据Col
RGB
(m,n,3)为B的数值；因数据Col
RGB
(m,n,i)所有层中的同一列数值相同，只取用每层中的第1列数值Col
RGB
(m,1,i)。4.根据权利要求1所述的基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，所述步骤1中对M1、M2和M3取交集，具体如下所示：M＝M1∩M2∩M3；式中：M表示三维色带数组Col
RGB
(m,1,i)的RGB数据与三维图像数组Pic
RGB
(x,y,i)第x行、第y列的RGB数据相同时所对应的行号。5.根据权利要求1所述的基于超声C扫描数字图像处理的试件完好率检测方法，其特征在于，所述步骤3中的当未检测到结构特征时，执行无结构特征完好率计算，具体为：将二维波幅数据A(x
θ
,y
θ

【专利技术属性】
技术研发人员：吕洪涛，王俊涛，刘志毅，李锋，张祥春，石亮，闫敏，
申请(专利权)人：中国航空综合技术研究所，
类型：发明
国别省市：