[发明专利]大尺寸航空航天复合材料构件全局缺陷定量识别方法

说明书

本发明公开了一种大尺寸航空航天复合材料构件全局缺陷定量识别方法，首先，利用拼接图像时基准图像和配准图像的仿射变换关系得到红外重构拼接图像重叠区域，将红外重构拼接图像划分为三个部分：基准图像部分Isubgt;12_1/subgt;、配准图像部分Isubgt;12_2/subgt;以及重叠区域部分Isubgt;12_overlap/subgt;；然后，对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取，得到P个缺陷特征区域；最后，根据缺陷特征区域位于红外重构拼接图像的部分采用直接获取、利用仿射变换的逆规律设计的坐标区域变换获得瞬态热响应曲线，并欧式距离或动态时间归整算法进行不同的热扩散区域像素点统计，进而得到缺陷特征区域(缺陷)大小NRsubgt;p/subgt;，完成缺陷定量识别，提高了缺陷识别的准确性。

技术邻域

本发明属于无损检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种大尺寸航空航天复合材料构件全局缺陷定量识别方法。

背景技术

对于大尺寸航空航天复合材料的缺陷(损伤)检测，为了保证检测的精度，需要对大尺寸构件进行多次局部红外无损检测，并且保证每次局部红外无损检测时有一定重叠区域。利用检测得到的红外图像序列进行重构，可得到局部检测部分对应的局部缺陷特征重构图像。对所有的局部缺陷特征重构图像进行拼接，得到红外重构拼接图像，以呈现大尺寸航空航天复合材料的整体缺陷检测结果。

为了进一步对大尺寸航空航天复合材料中的缺陷进行研究，需要获得缺陷的定量信息，才能有效地判断出损伤的严重程度。但是，在拍摄的过程中，由于拍摄角度会发生轻微的偏转，以及局部拍摄区域之间位置有水平的偏移，对于局部缺陷特征重构图像的拼接，需要将作为配准图像的局部特征重构图像进行扭曲变形(仿射变换)与作为基准图像的局部特征重构图像配准融合后得到拼接图像(拼接后的拼接图像再作为基准图像与其他局部特征重构图像(作为配准图像)进行拼接，最后得到红外重构拼接图像)。对局部特征红外重构图像进行拼接可以将局部检测时没有检测完整的缺陷部分，通过拼接得到对应的整体缺陷区域。拼接图像中的缺陷特征区域特别是位于重叠区域中的缺陷可能会发生一定的形变，因此，考虑以上情况直接对红外重构拼接图像进行缺陷特征区域提取不能得到准确的缺陷定量信息。

于是我们希望提取到红外重构拼接图像中的缺陷区域，然后利用对应像素位置关系获得缺陷对应的红外图像序列，进而得到缺陷特征区域对应的具有温度变化特征的瞬态热响应曲线用以判断特征区域中的像素点是否为真实的缺陷，以此获得缺陷区域准确大小。

因为构成红外重构拼接图像的基准图像和配准图像，两者像素点分别对应红外图像序列中每一像素，其对应的温度变化信息反映了该位置对应的检测试样中不同的温度变化，当连续性(缺陷)有一定改变时其对应的热属性也会与正常部位产生差异。利用这种瞬态热响应之间的差异性可以获得判断缺陷的实际大小。但是红外重构拼接图像中缺陷会位于两幅局部特征重构图像之间的重叠区域，甚至只有一部分位于重叠区域进而需要依靠两幅局部检测红外重构图像拼接后的拼接结果获得完整的缺陷区域。这样会导致重叠区域由于仿射变换可能使缺陷形态发生畸变导致的重叠部分提取的部分缺陷的像素点个数不准确，影响缺陷定量识别的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种大尺寸航空航天复合材料构件全局缺陷定量识别方法，以解决重叠区域缺陷像素点提取不准确的问题，实现缺陷定量的准确识别。

为实现上述发明目的，本发明大尺寸航空航天复合材料构件全局缺陷定量识别方法，其特征在于，包括：

(1)、红外重构拼接图像重叠区域确定

1.1)、拼接局部特征重构图像并计算坐标转换的x轴、y轴坐标补充值；