[发明专利]基于多模态图像的无损检测装置及其检测方法

说明书

本发明提供了一种基于多模态图像的无损检测装置及其检测方法，包括：X射线机在开启时放射X射线，X射线穿透被检测物体照射到辐射探测器表面形成射线图像，射线图像反映照射到探测器表面不同区域的辐射强弱，得到被检测物体内部和表面的结构信息；入射侧相机置于X射线机照射被检测物体的入射侧，入射侧相机在入射侧对被检测物体表面进行拍摄，得到物体表面图像，记录射线入射侧被检测物体表面的结构信息；出射侧相机置于X射线出射侧，出射侧相机在出射侧对被检测物体表面进行拍摄，得到物体表面图像，记录射线出射侧被检测物体表面的结构信息。

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域，具体地，涉及基于多模态图像的无损检测装置及其方法，更为具体地，涉及同时拥有射线检测、表面检测以及图像识别技术的检测方法。

背景技术

射线检测技术是一种利用X射线在物体中的衰减规律和与成像介质的相互作用进行物体内部缺陷检测的无损检测技术。射线检测技术具有检测结果直观，检测可靠性高等优点，被广泛应用于航空、航天、特种设备等领域的关键产品内部质量检测中。传统射线检测技术利用胶片进行成像，检测结果以胶片模拟图像进行记录，随着电子信息技术的发展，采用辐射探测器进行成像的数字射线检测技术得到广泛应用，同时，随着人工智能技术的发展，目前国内外广泛开展基于计算机图像识别算法的数字射线检测图像缺陷识别技术研究，传统缺陷识别算法仅根据射线图像进行物体内部缺陷识别，由于射线图像是物体沿射线方向在探测器平面的二维投影，射线图像同时包含物体表面结构信息和内部结构信息，采用识别算法进行物体内部缺陷识别时，识别结果易受表面结构特征的影响，本发明公开了一种基于多模态图像的无损检测方法，该方法通过同步采集物体表面图像和射线检测图像，并采用计算机图像识别算法同时对表面图像和射线图像进行特征识别，最后对两种图像的识别结果进行综合判读，能够有效排除表面特征对内部缺陷识别的影响，大幅降低内部缺陷识别误判率。

专利文献CN112529899A(申请号：CN202011584416.4)公开了一种基于机器学习与计算机视觉固体火箭发动机无损检测方法，通过将输入的图像分为多个局部图像，对重点部位进行重点学习，方便后续提取关键特征并做出初步判断。该发明解决人工识别率低、图像数据分散、数据利用率低等问题。实现发动机无损检测图像高效、快速识别。与该发明相比，本发明在对物体射线检测图像进行识别的同时，通过表面相机拍摄获得物体表面结构特征并对表面图像进行识别，可排除物体表面结构对射线图像识别的影响，识别准确率和可靠性更高。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于多模态图像的无损检测装置及其检测方法。

根据本发明提供的一种基于多模态图像的无损检测装置，包括：X射线机1、辐射探测器2、入射侧相机3、出射侧相机4以及被检测物体5；

所述X射线机1在开启时放射X射线，X射线穿透所述被检测物体5照射到所述辐射探测器2表面形成射线图像，射线图像反映照射到探测器表面不同区域的辐射强弱，得到被检测物体内部和表面的结构信息；

所述入射侧相机3置于X射线机照射所述被检测物体5的入射侧，所述入射侧相机3在入射侧对所述被检测物体表面进行拍摄，得到物体表面图像，记录射线入射侧被检测物体表面的结构信息；

所述出射侧相机4置于X射线出射侧，所述出射侧相机4在出射侧对被检测物体表面进行拍摄，得到物体表面图像，记录射线出射侧被检测物体表面的结构信息。

优选地，光源发出的光经被检测物体表面反射后照射到相机内形成物体表面图像；

所述光源发出的光包括均匀的可见光或具有空间分布特征的结构光。

优选地，物体表面图像通过包括相机拍摄可见光在物体表面反射形成的图像或通过其他成像方式获取能够反映物体表面结构的图像。

优选地，射线图像由包括X射线或其他辐射射线穿过物体后投影到辐射探测器上，经辐射探测器转换形成的包含物体表面和内部结构特征的投影图像。