【技术实现步骤摘要】
本申请涉及船用螺旋桨着色探伤检测的，具体而言，涉及一种船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法。
技术介绍
1、着色探伤是检查船用螺旋桨表面质量的常用手段。现有的方法主要是在着色处理之后，人工识别缺陷显痕的大小和数量，依赖于检测人员的经验和素质，容易发生漏检；着色处理之后，显痕尺寸会随着时间的延长而增大，检测人员需在短时间内及时进行识别判断，否则容易发生错检；此外，着色处理所用的着色剂和显影剂为有刺激性气味的化学制剂，检验人员长期靠近螺旋桨表面进行检查，容易对身体产生危害。
2、有经验的人员可根据船用螺旋桨着色探伤显痕的形状、尺寸、颜色深浅和密集程度等特征，判断出螺旋桨表面缺陷的成因，进而对缺陷修补方式和铸造工艺改进提出建议，提高螺旋桨质量。但这些判断和建议的准确率同样依赖于人工判断。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述存在的问题，提供一种船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，通过高清拍摄和图像处理技术，自动识别出不满足要求的表面质量缺陷，并自动生成缺陷处理辅助决策建议。
2、本申请的实施例是这样实现的：
3、本申请实施例提供一种船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
4、步骤a，船用螺旋桨着色探伤智能识别：
5、步骤a1，确定不合格显痕的特征参数和边界值：
6、解读着色探伤对象的探伤显痕技术要求，将不同区域内不可接受的各类显痕最
7、步骤a2，螺旋桨着色处理后的图像获取：
8、完成螺旋桨着色处理之后，在显痕剂有效时间，通过高清拍摄技术，从不同方位全面获取螺旋桨表面图片；
9、步骤a3，螺旋桨着色图像处理和特征提取：
10、基于不同方位的螺旋桨表面高清图片，通过图像拼接技术获取完整螺旋桨表面图像，将图像展开到二维尺度，采用降噪处理和图像增强技术对展开后的二维图像进行处理，识别出着色探伤显痕，根据标准尺寸无损同材质参照物的图像特征，提取出螺旋桨表面着色探伤显痕的特征参数；
11、步骤a4，图像特征分析：
12、对显痕特征提取后的螺旋桨表面图片进行分析，进行不合格单位标记；
13、步骤a5，识别结果复核及输出：
14、对上述不合格标记进行复核分析，输出最终结论；
15、步骤b，螺旋桨表面缺陷处理辅助决策：
16、步骤b1，着色显痕分类：
17、根据船用螺旋桨着色探伤智能识别结果，按照显痕尺寸、形状、颜色深浅、密集度、分布区域的特征，对不合格显痕进行分类；
18、步骤b2，建立不同类型显痕缺陷处理决策模型：
19、结合工程人员现场勘查及实际操作的经验，对不同类型的显痕进行判断，建立不同类型显痕的处理决策模型；
20、步骤b3，输出决策方案：
21、全面分析所有显痕缺陷，通过机器学习对决策模型进行训练，提高辅助决策可信度，输出最终辅助决策方案。
22、在一些可选的实施方案中，步骤a2中所述螺旋桨表面图片拍摄过程中在拍摄范围内放置标准尺寸无损同材质参照物，辅助识别显痕特征。
23、在一些可选的实施方案中，步骤a4中所述不合格标记包括不合格单元、不合格区域和临界项目，具体内容如下：
24、步骤a41，对显痕特征提取后的螺旋桨表面图片进行全局分析，根据螺旋桨技术要求，判断不同区域尺寸超过要求的显痕，标记为不合格单元，并定位到具体点位；
25、步骤a42，对显痕特征提取后的螺旋桨表面图像进行局部分析，依次扫描框选一定面积的基准面内的显痕特征，判断显痕数量超出技术要求的区域，标记不合格区域，并定位到具体区域；
26、步骤a43，对于单个尺寸接近不合格临界值，和显痕密集度接近不合格临界值的区域，标记为临界项目。
27、在一些可选的实施方案中，所述步骤a3、步骤a4和步骤a5中结合人工图像识别结论，通过机器学习提高图像特征处和显痕判断的准确率。
28、在一些可选的实施方案中，步骤a42中所述局部分析时，在判断数量是否合格的同时判断单个尺寸是否合格。
29、在一些可选的实施方案中，步骤a3中所述特征参数包括显痕的深浅、大小和类型。
30、本申请的有益效果是：本申请提供的一种船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，不依赖于人工进行螺旋桨着色探伤结果识别，可提高识别准确率；可在获取螺旋桨表面图片后进行图像处理，不受着色探伤时效限制；可自动为工程人员提供表面缺陷修补方案，减少对有经验人员的依赖，提高产品合格率；检验人员无需长时间处于检验现场，减少着色探伤化学制剂对身体的危害。
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1.船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a2中所述螺旋桨表面图片拍摄过程中在拍摄范围内放置标准尺寸无损同材质参照物，辅助识别显痕特征。
3.根据权利要求1或2所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a4中所述不合格标记包括不合格单元、不合格区域和临界项目，具体内容如下：
4.根据权利要求3所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，所述步骤a3、步骤a4和步骤a5中结合人工图像识别结论，通过机器学习提高图像特征处和显痕判断的准确率。
5.根据权利要求4所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a42中所述局部分析时，在判断数量是否合格的同时判断单个尺寸是否合格。
6.根据权利要求5所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a3中所述特征参数包括显痕的深浅、大小和类型。
【技术特征摘要】
1.船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a2中所述螺旋桨表面图片拍摄过程中在拍摄范围内放置标准尺寸无损同材质参照物，辅助识别显痕特征。
3.根据权利要求1或2所述的船用螺旋桨着色探伤显痕智能识别与缺陷处理决策方法，其特征在于，步骤a4中所述不合格标记包括不合格单元、不合格区域和临界项目，具体内容如下：
4.根据权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈曦，崔晋，朱江波，刘港慧，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：
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