一种基于时序热图加权叠加的红外无损检测方法，其特征在于：技术方案主要包括下列步骤：第一步骤：采用热激励源加热试件，设定热激励源与试件的位置及距离，确定加热时间，对试件缺陷面均匀加热；第二步骤：试件加热后，设定红外热像仪与试件的位置及距离，选择采集周期，通过红外热像仪自动采集试件降温过程的红外时序热图，采集过程中保证红外热像仪与试件位置不变，且视场刚好覆盖试件缺陷面；第三步骤：对采集的红外时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；提取时序灰度图中正常和缺陷区域的灰度值，并以该灰度差值的加权和构建目标函数，目标函数f的表达式如下：（i=1、2、3…N）式中，N为时序热图的帧数，αi为加权系数，Xi为缺陷区域的灰度平均值，Yi为正常区域的灰度平均值；第四步骤：采用遗传算法优化加权系数，使目标函数值达到最大值，具体步骤包括：步骤一：初始化参数，设定种群规模M、交叉和变异概率等参数，设计迭代次数等终止条件，步骤二：初始化父代种群，生成M×N维随机加权系数构成初始父代种群，其中，M为种群个体的数量，N为种群个体的维数，生成M个种群个体，每个个体为N维向量，步骤三：计算目标函数，以时序灰度图正常和缺陷区域灰度差值的加权和构建目标函数，（i=1、2、3…N），计算目标函数值，并判断终止条件，步骤四：计算适应度，根据目标函数值计算适应度，步骤五：生成优选池，根据适应度值对父代种群进行选择和复制，生成优选池，步骤六：二进制编码，采用二进制码表示优选池中个体，步骤七：生成子代种群，根据交叉和变异概率，利用单点算子对优选池个体的二进制码进行交叉和变异运算，生成子代种群，步骤八：重复步骤三至步骤七，直至满足迭代终止条件为止；第五步骤：根据最优加权系数，对所有的时序灰度图进行加权，然后再进行叠加及归一化处理，获得突显缺陷特征信息的加权叠加灰度图。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种。首先，使用红外热像仪实时采集加热试件降温过程时序热图，并对采集的时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；其次，以时序灰度图中缺陷区域和正常区域灰度差值的加权和为目标函数，采用遗传算法优化加权系数，使目标函数值最大；最后，基于该加权系数对时序灰度图进行加权叠加，获得突显缺陷特征信息的叠加图用于红外无损检测。【专利说明】
本专利技术涉及一种红外无损检测方法，尤其是一种。
技术介绍
无损检测是保证材料及其构件安全服役的有效手段之一。红外无损检测技术由于具有抗干扰能力强、快速实时、直观和非接触等优点，现已成为无损检测领域的主要研究方向之一。 目前，红外无损检测的主要研究方法是基于材料缺陷区域与正常区域导热性能的差异，在采集预加热试件热图的基础上，针对温度场分布特性，结合图像处理技术实现缺陷检测。然而，该检测方法应用于材料浅表层缺陷的检测仍存在一定的局限性，主要原因在于被检测试件缺陷区域与正常区域温差小，造成红外热图中缺陷区域与正常区域特征相互混叠，增加了缺陷检测的难度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，首先，使用红外热像仪实时采集加热试件降温过程时序热图，并对采集的时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；其次，以时序灰度图中正常和缺陷区域灰度差值的加权和作为目标函数，采用遗传算法获得时序叠加的加权系数；最后，基于该加权系数对时序灰度图进行加权叠加，获得突显缺陷特征信息的叠加图。 本专利技术采用的技术方案主要包括下列步骤:` 第一步骤:采用热激励源加`热试件，设定热激励源与试件的位置及距离，确定加热时间，对试件缺陷面均匀加热； 第二步骤:试件加热后，设定红外热像仪与试件的位置及距离，选择采集周期，通过红外热像仪自动采集试件降温过程的红外时序热图。采集过程中保证红外热像仪与试件位置不变，且视场刚好覆盖试件缺陷面； 第三步骤:对采集的红外时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；提取时序灰度图中正常和缺陷区域的灰度值，并以该灰度差值的加权和构建目标函数，目标函数/的表达式如下:【权利要求】1.一种，其特征在于:技术方案主要包括下列步骤: 第一步骤:采用热激励源加热试件，设定热激励源与试件的位置及距离，确定加热时间，对试件缺陷面均匀加热； 第二步骤:试件加热后，设定红外热像仪与试件的位置及距离，选择采集周期，通过红外热像仪自动采集试件降温过程的红外时序热图，采集过程中保证红外热像仪与试件位置不变，且视场刚好覆盖试件缺陷面； 第三步骤:对采集的红外时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；提取时序灰度图中正常和缺陷区域的灰度值，并以该灰度差值的加权和构建目标函数，目标函数/的表达式如下: 2.如权利要求1所述的一种，其特征在于: 以铝板的表面孔洞缺陷检测为例，具体实施过程如下: I)制备试件:以长、宽、厚分别为220mm、162mm和16mm的招板为对象，制备深度A分别为3mm和5mm,直径D分别为2.5mm、4.2mm、6mm和8mm的8类孔洞缺陷，以其作为待测试件；2)采集时序热图:室温为25°C，采用两只250W的红外辐射灯均匀照射试件缺陷面，照射距离为5cm，对铝板缺陷面加热20min后，采用红外热像仪距离试件50cm，采集试件降温过程的红外时序热图,采集周期为30s，获得30帧红外时序热图； 3)构建目标函数:对红外时序热图进行灰度化，以时序灰度图中正常和缺陷区域灰度差值的加权和作为目标函数； 4)加权系数优化:采用遗传算法对加权系数进行优化，使目标函数值最大，初始化参数分别为:帧数为30、种群大小为300、杂交概率为0.9、变异概率为0.01、最大迭代次数为.2000，终止条件为:条件一:当种群中目标函数的最大值与平均值之差小于1%时终止迭代、条件二:达到最大迭代次数时终止迭代； 5)获取加权叠加图:根据优化后的加权系数，对所有的时序灰度图进行加权叠加后再作归一化处理，获得能够突显缺陷区域特征的加权叠加灰度图。【文档编号】G01N21/88GK103728313SQ201310736898【公开日】2014年4月16日 申请日期:2013年12月27日 优先权日:2013年12月27日 【专利技术者】周建民, 李鹏, 胡林海, 刘正平, 杨君, 万琪 申请人:华东交通大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于时序热图加权叠加的红外无损检测方法，其特征在于：技术方案主要包括下列步骤：第一步骤：采用热激励源加热试件，设定热激励源与试件的位置及距离，确定加热时间，对试件缺陷面均匀加热；第二步骤：试件加热后，设定红外热像仪与试件的位置及距离，选择采集周期，通过红外热像仪自动采集试件降温过程的红外时序热图，采集过程中保证红外热像仪与试件位置不变，且视场刚好覆盖试件缺陷面；第三步骤：对采集的红外时序热图进行灰度化，获得时序灰度图；提取时序灰度图中正常和缺陷区域的灰度值，并以该灰度差值的加权和构建目标函数，目标函数f的表达式如下：（i=1、2、3…N）式中，N为时序热图的帧数，αi为加权系数，Xi为缺陷区域的灰度平均值，Yi为正常区域的灰度平均值；第四步骤：采用遗传算法优化加权系数，使目标函数值达到最大值，具体步骤包括：步骤一：初始化参数，设定种群规模M、交叉和变异概率等参数，设计迭代次数等终止条件，步骤二：初始化父代种群，生成M×N维随机加权系数构成初始父代种群，其中，M为种群个体的数量，N为种群个体的维数，生成M个种群个体，每个个体为N维向量，步骤三：计算目标函数，以时序灰度图正常和缺陷区域灰度差值的加权和构建目标函数，（i=1、2、3…N），计算目标函数值，并判断终止条件，步骤四：计算适应度，根据目标函数值计算适应度，步骤五：生成优选池，根据适应度值对父代种群进行选择和复制，生成优选池，步骤六：二进制编码，采用二进制码表示优选池中个体，步骤七：生成子代种群，根据交叉和变异概率，利用单点算子对优选池个体的二进制码进行交叉和变异运算，生成子代种群，步骤八：重复步骤三至步骤七，直至满足迭代终止条件为止；第五步骤：根据最优加权系数，对所有的时序灰度图进行加权，然后再进行叠加及归一化处理，获得突显缺陷特征信息的加权叠加灰度图。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：周建民，李鹏，胡林海，刘正平，杨君，万琪，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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