脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于材料缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種脈沖渦流紅外熱圖 像的獨立成分個數(shù)確定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無損檢測是保障重大工程裝備制造質(zhì)量和運行安全的關(guān)鍵技術(shù)。其中，脈沖渦流 紅外熱圖像缺陷檢測技術(shù)是近年來無損檢測領(lǐng)域的研究熱點。脈沖渦流紅外熱圖像缺陷 檢測技術(shù)主要包含脈沖渦流激勵和紅外熱成像技術(shù)。在材料有缺陷存在的情況下，渦流轉(zhuǎn) 化為焦耳熱后會在在材料內(nèi)部產(chǎn)生高溫區(qū)和低溫區(qū)，并通過熱傳導(dǎo)引起材料表面的溫度變 化。這種溫度變化由高速高分辨率紅外熱像儀記錄存儲后，通過熱圖像序列的形式輸出。缺 陷信息的提取通過處理這些熱圖像序列來實現(xiàn)。
[0003] 為了提高缺陷檢測的準(zhǔn)確性和效率，很多數(shù)據(jù)處理算法被用于圖像信息的提取。 其中，獨立成分分析（Independent component analysis，ICA)作為一種特征提取算法，被 廣泛應(yīng)用于熱圖像序列處理領(lǐng)域，并取得了較好效果。但是這種特征提取方法需在運行前 確定獨立成分的具體個數(shù)。雖然已經(jīng)有大量學(xué)者對此進行了研究，但是這些研究都是通用 算法或者是在其他領(lǐng)域進行應(yīng)用，沒有結(jié)合脈沖渦流紅外熱成像系統(tǒng)缺陷檢測系統(tǒng)特點提 出的獨立成分個數(shù)確定方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成 分個數(shù)確定方法，根據(jù)所檢測缺陷的實際特征確定最佳的獨立成分個數(shù)，減少不必要的計 算，提尚特征提取準(zhǔn)確度，進而提尚整個檢測過程的性能。
[0005] 為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法，包 括以下步驟：
[0006] S1 :采用脈沖渦流對待測件加熱，紅外熱像儀采集時長為A的待測件紅外熱圖像 序列，記每幀紅外熱圖像大小為MXN，紅外熱圖像序列中圖像數(shù)量記為T，以S(m，n，p)表 示第P幀紅外熱圖像中坐標(biāo)為（m，η)的像素點對應(yīng)的熱響應(yīng)值，其中m的取值范圍為m = 1，2, "·，Μ，η的取值范圍為η = 1，2, "·，Ν，p的取值范圍為p = 1，2, "·，Τ，以S(m，n，：）表 示坐標(biāo)為（m，η)的像素點在T幀紅外熱圖像序列的每個熱響應(yīng)值組成的熱響應(yīng)數(shù)據(jù)；
[0007] S2 :設(shè)置列搜索步長CL和行搜索步長RL ;
[0008] S3:根據(jù)設(shè)置的列搜索步長和行搜索步長在所有熱響應(yīng)數(shù)據(jù)中搜索代表熱響應(yīng)數(shù) 據(jù)，具體步驟包括：
[0009] S3. 1 :初始化數(shù)據(jù)，即令m = 1，η = 1，q = 1，首個代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)X(l)= S (ipEAK) JpEAK)：)；
[0010] S3.2:計算 S(m，n，：）與 X(q)的相關(guān)度 PCCS-,:),χω，如果 PCCs〇11,n,mqA于預(yù)設(shè) 閾值 C，令 m = m+RL，進入步驟 S3. 3,否則令 q = q+1，X(q) = S(m, η, :)，m = m+RL，進入步 驟 S3. 3 ;
[0011] S3. 3 :如果m > M，令m = m-M，η = n+CL，進入步驟S3. 4,否則返回步驟S3. 2 ;
[0012] S3. 4 :如果η > N，搜索結(jié)束，保存搜索得到的代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)X(q)，記其數(shù)量為 G，否則返回步驟S3. 2 ;
[0013] S4:依次增加聚類數(shù)，對代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)進行聚類，每次聚類完成后計算每個代表 熱響應(yīng)數(shù)據(jù)與所屬聚類之其他聚類中心的距離，搜索得到其中最大值Mak，L表示當(dāng)前聚類 數(shù)，如果Max^MaXuS ε，ε為預(yù)設(shè)閾值，則將L-1作為獨立成分個數(shù)，否則將聚類數(shù)加1， 繼續(xù)進行聚類。
[0014] 本發(fā)明脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法，采集待測件的紅外熱圖像 序列，將每個像素點在所有幀紅外熱圖像中的每個熱響應(yīng)值組成熱響應(yīng)數(shù)據(jù)，設(shè)置列搜索 步長和行搜索步長，根據(jù)設(shè)置的列搜索步長和行搜索步長在所有熱響應(yīng)數(shù)據(jù)中搜索具有區(qū) 域代表性的熱響應(yīng)數(shù)據(jù)，然后依次增加聚類數(shù)，對代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)進行聚類，每次聚類完成 后計算每個代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)與所屬聚類之其他聚類中心的距離，搜索得到其中最大類間距 離，如果當(dāng)前聚類數(shù)的最大類間距離與上個聚類數(shù)的最大類間距離的差值小于等于預(yù)設(shè)閾 值，則將上個聚類數(shù)作為獨立成分個數(shù)。
[0015] 本發(fā)明通過聚類算法將搜索出的代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)進行聚類，利用熱響應(yīng)數(shù)據(jù)的差 異性來確定紅外熱圖像序列的特征區(qū)域個數(shù)，進而將特征區(qū)域個數(shù)和獨立成分個數(shù)對應(yīng)起 來。獨立成分個數(shù)估計是利用獨立成分分析提取脈沖渦流熱圖像序列特征的預(yù)處理階段， 合適的獨立成分個數(shù)提高了數(shù)據(jù)處理算法的效率，增強了熱圖像數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確度。
【附圖說明】
[0016] 圖1是本發(fā)明脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法的流程圖；
[0017] 圖2是熱分布數(shù)據(jù)示意圖；
[0018] 圖3是搜索代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)的流程圖；
[0019] 圖4是本實施例中K-means聚類算法獲取獨立成分個數(shù)的流程圖；
[0020] 圖5是本實施例檢測的兩個不銹鋼樣本；
[0021] 圖6是脈沖渦流熱成像檢測系統(tǒng)中使用的加熱線圈；
[0022] 圖7是圖5所示兩個樣本的紅外熱圖像序列；
[0023] 圖8是樣本1紅外熱圖像序列的獨立成分；
[0024] 圖9是樣本2紅外熱圖像序列的獨立成分。
【具體實施方式】
[0025] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地 理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計的詳細描述也許 會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。
[0026] 圖1是本發(fā)明脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法的流程圖。如圖1所 示，本發(fā)明脈沖渦流紅外熱圖像的獨立成分個數(shù)確定方法包括以下步驟：
[0027] S101 :獲取待測件的紅外熱圖像序列：
[0028] 采用脈沖渦流對待測件加熱，紅外熱像儀采集時長為A的待測件紅外熱圖像序 列。待測件的紅外熱圖像展示了待測件表面的熱分布數(shù)據(jù)。圖2是熱分布數(shù)據(jù)示意圖。如 圖2所示，X軸和y軸分別表示一幅熱圖像的垂直軸和水平軸，圖中的每一個小方格表示一 個像素點，每一個像素點都記錄了一個瞬時熱響應(yīng)值，t軸表示時間軸。實際缺陷檢測中，待 測件位置固定，所以每一個像素點在不同時刻記錄的瞬時熱響應(yīng)值表示待測件表面對應(yīng)區(qū) 域的熱響應(yīng)數(shù)據(jù)，每一個熱響應(yīng)數(shù)據(jù)都是一個向量，這就是熱響應(yīng)數(shù)據(jù)的具體含義。記每幀 紅外熱圖像大小為MXN，紅外熱圖像序列中圖像數(shù)量記為T，以S(m, η, p)表示第p幀紅外 熱圖像中坐標(biāo)為（m，n)的像素點對應(yīng)的熱響應(yīng)值，其中m的取值范圍為m= 1，2，···，Μ，η的 取值范圍為η = 1，2,…，Ν，ρ的取值范圍為ρ = 1，2,…，Τ，以S(m, η,:)表示坐標(biāo)為（m, η) 的像素點在Τ幀紅外熱圖像序列的各個熱響應(yīng)值組成的熱響應(yīng)數(shù)據(jù)。
[0029] S102 :設(shè)置列搜索步長：
[0030] 為了在所有的熱響應(yīng)數(shù)據(jù)中搜索出具有代表性的代表熱響應(yīng)數(shù)據(jù)，需要設(shè)置列搜 索步長和行搜索步長。列搜索步長CL可以由測試人員根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置，但是由于待測件不 同、測量環(huán)境不同等原因，人為設(shè)置列搜索步長準(zhǔn)確度較低。因此此處給出一種確定列搜索 步長的確定方法，其具體方法為：
[0031] 首先在紅外熱圖像序列的所有圖像中，搜索得到熱響應(yīng)值S(m，n，p)的最大值 PEAK,BP ：
[0033] 記PEAK所在的x軸、y軸、t軸的坐標(biāo)值分別為IPEAK、JPEAK、T PEAK，即PEAK = S (IpEAK，JpEAK，TpEAK) 0
[0034] 計算熱響應(yīng)數(shù)據(jù)S (IPEAK，JPEAK，：）與所在行其他熱響應(yīng)數(shù)據(jù)S (IPEAK，j，：）的相關(guān)度， j的取值范圍為1彡j彡N, j乒JpEAK。本實施例中采用皮爾森相關(guān)度（Pearson correlation coefficient)，其計算公式為：
[0036] 其中，X、Y分別表示兩個熱響應(yīng)數(shù)據(jù)，C0V(X，Y)表示X和Y的協(xié)方差，Var ( ·)表 示求方差。
[0037]