【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法。
技术介绍
1、叶片壁厚测量需要解决两个问题，一是边缘轮廓的准确定位，二是由轮廓实现高精度测量。涡轮叶片通常由高密度合金制成，射线硬化、射线散射是影响叶片ct图像质量的主要因素，其导致叶片ct图像灰度不均匀、对比度低、边缘弱、细微结构难以分割等问题，这给叶片轮廓精确分割和壁厚高精度测量带来巨大挑战；同时，高分辨率的ct图像意味着庞大的数据量，对图像分割算法的分割效率提出了更高的要求。
2、目前，主动轮廓模型(active countour model，acm)是主流的亚像素分割算法，其基于能量最小化原理，控制曲线由初始位置演变至目标真实轮廓，可得到光滑且封闭的轮廓，因此acm的优势突出，且应用广泛。局部能量最小化模型(region-scalable fitting，rsf)是最典型的acm模型之一。
3、rsf模型由于引入高斯核函数，使其具有良好的局部特性，有效地解决了灰度不均匀的医学ct图像的分割问题。但是rsf存在着对初始轮廓位置敏感、收敛性差等问题。通过聚类方法分割目标，并将分割结果作为rsf的初始轮廓，是常用的降低rsf模型对初始轮廓敏感性、提高计算效率和降低对参数敏感的有效方法。在高斯核尺度相同的情况下，初始轮廓位置越靠近目标，rsf模型分割结果越精确、分割速度越快。本专利技术首先采用直觉模糊c均值(intuitionistic fuzzy c-means，ifcm)的聚类方法粗分割叶片，然后将粗分割结果作为rsf的初始轮廓，
4、叶片壁厚测量主要有半高法和半自动测量方法。半高法并不适用于灰度不均匀的工业ct图像，过于依赖人工且测量误差较大；半自动测量法是在图像分割的基础上，对叶片切片进行壁厚测量，避免人工测量误差。随着图像分割算法的发展，半自动测量法的研究也更加深入和广泛。由于叶片内部结构较复杂，常采用的射线法和最近邻搜索法测得的壁厚，当射线间的夹角选择不恰当的时候，就会存在较大测量误差。基于此，本专利技术引入自适应窗口，解决叶片壁厚过度依赖射线间夹角的问题，实现叶片壁厚的高精度测量。
5、综上，针对涡轮叶片壁厚高精度测量问题，联合ifcm模型和rsf模型，实现叶片ct图像的快速、精确分割，在射线法和最近邻搜索法的基础上引入自适应窗口，实现叶片壁厚的自动、高精度测量。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，该方法有效解决灰度不均匀和弱边缘引起的分割不准确问题，以及实现叶片的高精度测量。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，该方法包括以下步骤：
4、1)输入涡轮叶片ct图像，使用ifcm-rsf模型对叶片ct图像进行分割；
5、1-1)使用ifcm法对叶片ct图像进行预分割；
6、1-2)将预分割结果作为rsf的初始轮廓，迭代更新水平集函数；
7、2)当迭代过程到预设迭代次数，将水平集函数的零水平集作为分割结果；
8、3)对分割结果通孔上某点采用射线法和最近邻搜索法得到初始壁厚点，不断更新自适应窗口，直至初始壁厚点位置不再变化，计算该点壁厚；
9、4)对壁厚测量结果进行可视化，输出结果。
10、进一步，所述1-1)中，采用ifcm法对叶片ct图像进行预分割，提取感兴趣区域。
11、进一步，所述1-2)中，将预分割结果作为rsf的初始轮廓初始化水平集为：
12、
13、式中，mj为包含叶片最主要部分的第j类像素的集合，c0表示初始水平集为二进制阶跃函数的幅值。
14、进一步，所述1-2)中，水平集函数采用下式更新：
15、
16、式中，ν是长度项系数，μ是正则项系数，λ1和λ2分别为轮廓外部和内部能量的权重系数，e1和e2分别为轮廓外部和内部能量，是dirac函数的光滑近似。
17、进一步，所述2)中，当迭代达到预设迭代次数，此时的零水平集函数的坐标作为亚像素轮廓输出。
18、进一步，所述3)中，所测壁厚为涡轮叶片通孔处一点与其它通孔之间的最短距离或者该点与外壁之间的最短距离。
19、进一步，所述对分割结果通孔上某点采用射线法和最近邻搜索法得到初始壁厚点，具体为：首先确定通孔上一点p和过p点的法线po，其次确定与法线po夹角为的两条射线pq、pr，最后确定两条射线夹角范围内距离点p最近的一点q，点q即初始壁厚点，线段pq的长度即为初始壁厚。
20、进一步，所述3)中，不断更新自适应窗口方法具体为：以初始壁厚点q为圆心作半径为r的圆形窗口，在这个窗口内采用最近邻搜索法确定距点p最近的外壁轮廓点，将这个点更新为q，再以点q作半径为r的圆形窗口，不断更新点q的位置，反复迭代，直到窗口位置不再变化，此时q的位置记为s，测得点p的最终壁厚即为线段ps的长度。
21、进一步，所述4)中，将壁厚数据和颜色进行映射，输出可视化结果。
22、本专利技术的有益效果在于：本专利技术针对涡轮叶片壁厚高精度测量问题，联合ifcm模型和rsf模型，对包含灰度不均匀、低对比度、弱边缘的叶片图像实现了快速、准确分割，在射线法和最近邻搜索法的基础上引入自适应窗口，实现了叶片的高精度测量，满足实际测量需求。
23、本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
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1.涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-1)中，采用IFCM法对叶片CT图像进行预分割，提取感兴趣区域。
3.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-2)中，将预分割结果作为RSF的初始轮廓初始化水平集为：
4.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-2)中，水平集函数采用下式更新：
5.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述2)中，当迭代达到预设迭代次数，此时的零水平集函数的坐标作为亚像素轮廓输出。
6.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述3)中，所测壁厚为涡轮叶片通孔处一点与其它通孔之间的最短距离或者该点与外壁之间的最短距离。
7.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述对分割结果通孔上某点采用射线法和最近邻搜索法得到初始壁厚点，具体为
8.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述3)中，不断更新自适应窗口方法具体为：以初始壁厚点Q为圆心作半径为r的圆形窗口，在这个窗口内采用最近邻搜索法确定距点P最近的外壁轮廓点，将这个点更新为Q，再以点Q作半径为r的圆形窗口，不断更新点Q的位置，反复迭代，直到窗口位置不再变化，此时Q的位置记为S，测得点P的最终壁厚即为线段PS的长度。
9.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业CT图像壁厚测量方法，其特征在于：所述4)中，将壁厚数据和颜色进行映射，输出可视化结果。
...【技术特征摘要】
1.涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-1)中，采用ifcm法对叶片ct图像进行预分割，提取感兴趣区域。
3.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-2)中，将预分割结果作为rsf的初始轮廓初始化水平集为：
4.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：所述1-2)中，水平集函数采用下式更新：
5.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：所述2)中，当迭代达到预设迭代次数，此时的零水平集函数的坐标作为亚像素轮廓输出。
6.根据权利要求1所述的涡轮叶片工业ct图像壁厚测量方法，其特征在于：所述3)中，所测壁厚为涡轮叶片通孔处一点与其它通孔之间的最短距离或者该点与外壁之间的最短距离。
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