基于超声红外热成像的缺陷检测与定位研究

发布时间：2022-04-25 20:33

　　超声红外热成像以超声作为激励源,能够用于检测多种工件,但是由于热传导效应及空气的散射,检测结果中缺陷边缘较为模糊,成像对比度不高,并且会有温度分布不均引起的"散斑噪声"。为解决以上问题,提出了一种对超声红外热成像结果进行缺陷检测和定位的方法,使用限制对比度自适应直方图均衡（contrast limited adaptive histogram equalization,简称CLAHE）方法对图像进行对比度增强,用巴特沃斯滤波器进行降噪,根据图像的局部方差特征判断是否有缺陷,并通过形态学处理对缺陷中心进行定位。实验表明,根据局部方差可以对图像进行有效判断,经过形态学处理之后能够准确定位。该研究为通过超声红外热成像实现缺陷检测及定位提供了一种便捷有效的方法。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
引言
1 理论基础
2 红外热图像的增强
    2.1 图像对比度增强
    2.2 图像的降噪
3 缺陷识别与缺陷中心定位
    3.1 缺陷识别
    3.2 缺陷中心定位
4 实验与分析
    4.1 系统结构
    4.2 实验结果与分析
        4.2.1 图像增强
        4.2.2 缺陷识别
        4.2.3 缺陷中心定位
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]红外热成像信号处理技术的研究进展[J]. 曹彦鹏,许宝杯,何泽威,官大衍.  振动.测试与诊断. 2018(02)
[2]典型的红外图像背景抑制滤波算法研究[J]. 王初阳,李雪,梁承玉,李博章.  火力与指挥控制. 2015(08)
[3]结合梯度信息的特征相似性图像质量评估[J]. 苗莹,易三莉,贺建峰,邵党国.  中国图象图形学报. 2015(06)
[4]超声切割刀动力学分析和结构优化设计[J]. 周胜利,姚志远,沙金.  中国机械工程. 2013(12)
[5]超声红外热像技术中缺陷的自动识别[J]. 冯辅周,张超省,江鹏程,闵庆旭.  激光与红外. 2012(10)
[6]超声红外热波技术的研究现状[J]. 冯辅周,张超省,张丽霞,闵庆旭.  无损检测. 2012(09)
[7]巴特沃斯非线性混合滤波器图像滤波方法设计[J]. 王大红,胡茂林.  计算机工程与应用. 2010(21)
[8]基于梯度信息的图像质量评判方法的研究[J]. 杨春玲,陈冠豪,谢胜利.  电子学报. 2007(07)

博士论文
[1]超声红外锁相热像无损检测技术的研究[D]. 刘慧.哈尔滨工业大学 2010

硕士论文
[1]超声红外热波无损检测技术应用于裂纹检测的研究[D]. 徐维超.首都师范大学 2008



本文编号：3648292