[发明专利]一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统有效
申请号: | 202010127077.0 | 申请日: | 2020-02-28 |
公开(公告)号: | CN111340786B | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 温银堂;高亭亭;张玉燕;张松 | 申请(专利权)人: | 燕山大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/55;G06T7/73 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 杨媛媛 |
地址: | 066004 河北*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 复杂 点阵 结构 内部 缺陷 三维 分割 方法 系统 | ||
1.一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法,其特征在于,包括:
获取构件的多张断层图像;所述构件为复杂点阵结构;
对于第k张断层图像,采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取,并进行缺陷识别,得到标记缺陷的缺陷图;所述缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷;
根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标,对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割,得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像;所述二维序列图像中包含分割后的缺陷;
采用体绘制方法,按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构,得到包括所有缺陷的三维分割图像;
所述对于第k张断层图像,采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取,并进行缺陷识别,得到标记缺陷的缺陷图,具体包括:
确定矩形框的尺寸;
根据所述矩形框对所述第k张断层图像进行遍历框选,得到多个像素点集合;所述矩形框每一次框选对应得到一个像素点集合,所述像素点集合为所述矩形框内部的像素点集合;
利用公式计算每一个像素点集合的差异值;其中,gB为像素点集合Bij的差异值,Aij为像素点集合Bij前一次框选的像素点集合,Cij为像素点集合Bij后一次框选的像素点集合,m为所述矩形框的横向尺寸,n为所述矩形框的纵向尺寸,i为所述矩形框中横向第i个像素点,j为所述矩形框中纵向第j个像素点;
将差异值大于差异阈值的像素点集合确定为缺陷所在位置;
根据所述缺陷所在位置利用所述矩形框进行框选标记,得到标记缺陷的缺陷图。
2.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法,其特征在于,所述获取构件的多张断层图像,具体包括:
获取所述构件的多张CT扫描图像;多张CT扫描图像为对所述构件一个周期完整扫描得到的图像;
对所有的CT扫描图像进行重构,得到所述构件的三维视图;
将所述三维视图沿着剖切方向顺序剖切,依次得到所述构件的多张断层图像。
3.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法,其特征在于,所述根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标,对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割,得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像,具体包括:
根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标,确定所述缺陷图中的非缺陷位置;所述非缺陷位置为所述缺陷图中除去所述标记矩形框剩余的部分;
将所述缺陷图中的非缺陷位置标记为黑色;
对所述标记矩形框中的图像根据像素阈值采用二值化分割,得到分割缺陷的二维序列图像。
4.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法,其特征在于,所述采用体绘制方法,按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构,得到包括所有缺陷的三维分割图像,具体包括:
利用光线透射法,按照按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构,得到包括所有缺陷的三维分割图像。
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