[发明专利]基于热图像AP聚类的承压设备亚表面缺陷提取方法

摘要

本发明公开了一种基于热图像AP聚类的承压设备亚表面缺陷提取方法，运用涡流热成像平台对承压设备的亚表面缺陷进行可视化自动检测，具体讲，先对得到的热成像视频流数据，通过对数域处理，构建时间与温度的线性关系，然后通过计算出最大的标准差，提取缺陷可视化效果最好的热图像，接着，结合热传播的特点，通过“行归一化”消除热量在纵向上(与加热线圈垂直的方向)的不均匀，从而得到较好的承压设备亚表面缺陷可视化效果；为了将亚表面缺陷自动检测出来，引入了对数域AP聚类方法对处理的热图像进行聚类分析，这样不但使承压设备亚表面缺陷检测的可视化效果好，而且减少了人为的经验判断，方便实用，能满足工业检测的需求，具有一定的意义。

主权项

1.一种基于热图像AP聚类的承压设备亚表面缺陷提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、数据预处理将获取的热图像序列O(t)调整为M×N×T的三维热图像序列O3D(t)，其中，M和N分别表示热图像的行和列，T表示热图像的张数，t＝1,2,3,…T；(2)、构建O3D(t)的时间和温度线性关系对三维热图像序列O3D(t)的时间轴和温度值取对数域计算，得到对数域热图像序列Oln(t)，其中，第ln(t)帧热图像的第i行第j列像素点的像素值Oln,ij(t)＝ln(O3D,ij(t))；(3)、计算对数域热图像序列Oln(t)中每一帧对数域热图像的标准差S(t)；其中，为O_ln(t)中所有像素点像素值的平均值；(4)、在对数域热图像序列Oln(t)中，选出标准差S(t)最大的一帧对数域热图像Oln(t)，并记为OM；(5)、对OM进行行归一化处理对OM的每一行进行行归一化处理，得到归一化的对数域热图像OMN，其中，OMNij为OM中第i行第j列像素点的像素归一一化值；其中，OMimax和OMimin为OM中第i行像素点的像素最大值和像素最小值；(6)、计算对数域热图像OMN中像素点间的相似度矩阵S，S＝[s(i_j,k_l)]row×col，其中，i_j表示OMN中第i行的第j列的像素点，k_l表示OMN中第k行的第l列的像素点，i≠k，j≠l，row＝col＝M×N；s(i_j,k_l)表示第i行的第j列的像素点与第k行的第l列的像素点的相似度；s(i_j,k_l)＝‑||OMNi_j‑OMNk_l||2其中，OMNi_j表示OMN第i行的第列的像素点的像素值，OMNk_l表示OMN第k行的第l列的像素点的像素值；(7)、设置最大迭代次数maxits，以及聚类中心不发生改变的连续迭代次数convits；设置阻尼系数λ，偏向参数p；(8)、计算对数域热图像OMN中像素点间的吸引度矩阵R，R＝[r(i_j,k_l)]row×col，其中，吸引度矩阵R中元素[r(i_j,k_l)]的值为：(9)、计算对数域热图像OMN中像素点间的归属度矩阵A，A＝[a(i_j,k_l)]row×col，其中，归属度矩阵A中元素a(i_j,k_l)的值为：当i_j≠k_l时，当i_j＝k_l时，(10)、计算第t次迭代后，矩阵R和矩阵A中r(t)(i_j,k_l)和a(t)(i_j,k_l)的值；当i_j≠k_l时，当i_j＝k_l时，再将r(t)(i_j,i_j)+a(t)(i_j,i_j)＞0的像素点i_j作为聚类中心；(11)、判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数maxits或达到迭代聚类中心不发生改变的次数convits，如果达到，则迭代停止，输出各个聚类中心；如果没有达到，则返回步骤(10)；(12)、根据各聚类中心对对数域热图像OMN进行AP聚类，得到对各聚类区域，再分别对各聚类区域中的像素点计算平均像素值，最后再对各聚类区域的平均像素值求取平均值，得到反映承压设备亚表面缺陷区域。