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        基于遺傳算法的紅外熱像數(shù)據(jù)擬合方法

        2012-10-23 04:59:38張金玉黃小榮黃建祥
        無損檢測 2012年10期
        關(guān)鍵詞:加熱法降溫遺傳算法

        張 勇,張金玉,黃小榮,黃建祥

        (第二炮兵工程大學501教研室,西安 710025)

        與傳統(tǒng)無損檢測技術(shù)相比,紅外熱像無損檢測技術(shù)因其檢測速度快、精度高、結(jié)果直觀等特點,被廣泛應用于航空航天、電子、汽車、建筑、軍工、核工業(yè)、新材料研究等諸多領(lǐng)域。按其激勵方式不同,可分為脈沖加熱法、調(diào)制加熱法、階躍加熱法等,其中脈沖加熱法應用最為廣泛。

        實踐表明,采用脈沖加熱法進行無損檢測時,容易出現(xiàn)加熱不均、噪聲較大等問題。為了消除這些問題對檢測結(jié)果帶來的不良影響,已經(jīng)發(fā)展了眾多能夠降低噪聲干擾、增強缺陷對比度的方法,其中多項式擬合法是一種較常用的處理方法。然而,由于多項式擬合大都采用最小二乘法,在求解過程中易陷入局部最優(yōu)點[1],并且在處理非線性數(shù)據(jù)擬合問題時,最小二乘法通過兩端取對數(shù)的方法將其變成線性問題,導致了最優(yōu)解的偏移[2]。文章提出了基于遺傳算法的紅外熱像數(shù)據(jù)擬合方法,通過試驗對比,發(fā)現(xiàn)其具有較好的處理效果,能較大地提高檢測的精度,增強對缺陷的識別能力。

        1 多項式擬合[3]

        假設(shè)給定數(shù)據(jù)點(xi,yi)(i=0,1,…,m),Φ 為所有次數(shù)不超過n(n≤m)的多項式構(gòu)成的函數(shù)類,

        當擬合函數(shù)為多項式時,稱為多項式擬合,滿足式(1)的pn(x)稱為最小二乘擬合多項式。特別地,當n=1時,稱為線性擬合或直線擬合。顯然:

        為a0,a1,…,an的多元函數(shù),因此上述問題即為求I=I(a0,a1,…,an)的極值問題。由多元函數(shù)求極值的必要條件,得:

        式(4)是關(guān)于a0,a1,…,an的線性方程組,用矩陣表示為:

        式(4)或式(5)稱為正規(guī)方程組??梢宰C明,方程組(5)的系數(shù)矩陣是一個對稱正定矩陣,故存在唯一解。從式(5)中解出ak(k=0,1,…,n),從而可得多項式:

        可以證明,式(6)中的pn(x)滿足式(1),即pn(x)為所求的擬合多項式。

        2 遺傳算法的構(gòu)建及擬合步驟

        曲線擬合是一個最優(yōu)化問題,即找到合適的系數(shù),使得擬合曲線和原始曲線之間的誤差最小。由于遺傳算法是一種以概率搜索的全局優(yōu)化算法,求解過程完全由適應度函數(shù),也即目標函數(shù)確定,不依賴梯度信息,不要求可導,特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不了的復雜和非線性問題。

        為此,利用遺傳算法來搜索最優(yōu)化擬合參數(shù),找到最佳的降溫擬合曲線,通過比較擬合曲線來消除加熱不均勻和噪聲的影響。由于曲線擬合時,是以擬合誤差的平方和作為目標函數(shù)ER,因而適應度函數(shù)選用試驗數(shù)據(jù)與擬合曲線得到的數(shù)據(jù)的偏差平方和,即:

        由于要求適應度函數(shù)非負,且目標函數(shù)的優(yōu)化方向應對應適應度值增大的方向,所以將目標函數(shù)ER映像為適應度函數(shù)fits的映射關(guān)系為[4]:

        式中C是一個足夠大的數(shù)。由此,基于遺傳算法的數(shù)據(jù)擬合步驟如下:

        (1)計算擬合系數(shù)。以實際采集到的熱像序列中每一像素點處的輻射值(灰度值)和對應的采集時間作為待擬合數(shù)據(jù),利用遺傳算法進行曲線擬合,得到每個像素點對應的擬合系數(shù)a0,a1,…,an和最佳擬合次數(shù)n。

        (2)利用上面得到的各個擬合系數(shù),根據(jù)式(8)重構(gòu)出給定的采集時間內(nèi)相應的熱像序列。

        (3)在獲取各個點的擬合曲線后,可以采取兩種策略:① 比較不同點處擬合曲線的擬合系數(shù),當兩者的降溫曲線明顯一致,只是初始值不同(擬合系數(shù)的常數(shù)項不同),則可以認為兩者具有同樣的降溫特性,根據(jù)基準點對其進行修正,從而實現(xiàn)加熱不均勻的消除。②缺陷區(qū)域和非缺陷區(qū)域的降溫曲線的形狀是有差別的,對獲取的擬合曲線進行求導,即可得到一階和二階導數(shù),從而求出系數(shù)圖。由于一次項以上的系數(shù)和加熱不均沒有直接的關(guān)系,因此系數(shù)圖對消除加熱不均效應有一定的效果,能夠?qū)崿F(xiàn)熱波圖像的增強和消噪。

        3 試驗設(shè)計

        根據(jù)上述研究內(nèi)容,采用主動式紅外熱波成像設(shè)備對鋼殼體試件進行熱波成像。為了增強試件表面的熱源能量的吸收率和紅外熱輻射率,減少反射干擾,在檢測面涂一層很簿的黑漆。

        熱像儀采用InfraTec公司的VarioCAM hr research 680型熱像儀,其空間分辨率為640×480,幀頻為60Hz,光譜響應范圍為7.5~14μm,成像速率為50/60Hz,溫度測量范圍為-40~+1200℃,熱靈敏度為<0.04℃(在30℃時),測量精度為±1.5℃(0~100℃)。采用脈沖加熱單面定位檢測方式,熱源為兩只高能閃光燈,加熱功率范圍為0~4.8kJ,檢測位置距離試件約500mm,加熱脈沖持續(xù)時間約35ms。

        鋼殼體試件長237mm,寬180mm,厚10mm,背面加工四個大小相同,深度不同的平底洞,用來模擬實際的缺陷。平底洞直徑均為20mm,4個缺陷的深度(從檢測面到洞底的厚度)依次為6,6,8和8mm。兩個閃光燈加熱功率不同(分別為1和2.7kJ),使得右下角非缺陷區(qū)域的熱量高于其它部位,實現(xiàn)對試件的不均勻加熱。采集時間為7s,共420幀圖像。

        圖1為鋼殼體試件缺陷分布及深度示意圖,圖2為在可見光下拍攝得到的試件的前視圖和后視圖,從后視圖中可以看到缺陷的分布、大小等基本情況。

        4 試驗結(jié)果及分析

        圖3(a)所示為試件對應的原始熱波圖像序列中對比度較好的第58幀圖像。從圖中可以看出,所有缺陷的顯示效果都較差,而且圖像右下角的灰度值明顯高于左上角,即存在加熱不均現(xiàn)象。此處選擇三個典型點的降溫曲線來說明擬合法的處理效果,如圖3(b)中所示,其中編號1,3為正常區(qū)域,編號2為缺陷區(qū)域。試驗中,選取待擬合點相鄰的5×5區(qū)域的平均值作為該點的實際測量值。

        圖3 第0.96s(58幀)圖像及典型溫度點選取示意圖

        圖4(a)是根據(jù)原始數(shù)據(jù)繪制的降溫曲線示意圖。從圖中可以看出,降溫曲線趨勢雖然是下降狀態(tài),但曲線很不光滑,存在噪聲的干擾;而且由于降溫速度較快,采樣頻率不夠,曲線存在大量鋸齒。圖4(b)為經(jīng)過遺傳算法擬合后的最佳降溫擬合曲線,不難發(fā)現(xiàn),擬合后的降溫曲線變得十分光滑,噪聲得到很大程度的消除。

        圖4 擬合前與擬合后兩典型點降溫曲線

        圖5為正常區(qū)域1和正常區(qū)域3處的降溫曲線對比圖。通過比較降溫曲線和擬合系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),右下角區(qū)域的擬合系數(shù)和左上角的擬合系數(shù)的高次項系數(shù)十分接近,僅僅是常數(shù)項不同,說明加熱不均影響的是降溫曲線的初始值,對降溫曲線的形狀不會產(chǎn)生本質(zhì)上的影響。將右下角區(qū)域的擬合系數(shù)用左上角最相近的數(shù)據(jù)進行替換,消除加熱不均對檢測結(jié)果的不利影響。

        圖5 正常區(qū)域1與正常區(qū)域3的降溫曲線比較

        圖6 遺傳算法處理結(jié)果及三維顯示

        圖6(a)為對各個像素點的擬合系數(shù)進行修正后,通過對比度調(diào)整得到的二次項系數(shù)圖,圖6(b)為其三維顯示效果。圖7(a)為5階多項式擬合后得到的圖像序列的系數(shù)圖,圖7(b)為其三維顯示效果。從圖中可以看出,經(jīng)過兩種方法擬合后得到的系數(shù)圖的缺陷對比度明顯增強,加熱不均勻現(xiàn)象得到消除,但是采用遺傳算法處理后的缺陷顯示效果更加明顯,遠遠優(yōu)于一般多項式擬合方法。

        5 結(jié)論

        提出了基于遺傳算法的紅外熱像數(shù)據(jù)擬合方法,并通過試驗檢驗該方法的處理效果。結(jié)果表明,通過該方法擬合后的系數(shù)圖能夠明顯增強缺陷的對比度,消除加熱不均帶來的影響。與一般多項式擬合方法相比,能得到更好的處理效果。能夠應用于具體的工程實踐。

        圖7 多項式擬合結(jié)果

        [1]郭興旺,劉穎韜,郭廣平.紅外無損檢測加熱不均時的圖像處理方法[J].北京航空航天大學學報,2005,31(11):1205-1212.

        [2]張風雷.遺傳法與最小二乘法在實驗數(shù)據(jù)處理中的對比研究[J].大學物理,2007,26(6):32-34.

        [3]其達拉圖,郭興旺.基于多項式擬合的脈沖紅外熱像無損檢測數(shù)據(jù)處理方法[J].機械工程師,2009(2):41-43

        [4]周鳴爭.基于遺傳算法的曲線擬合及應用[J].安徽機電學院學報,2000,15(3):1-5.

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