王文煥

(安徽理工大學(xué)，安徽 淮南 232000)

1 介紹

數(shù)字圖像處理技術(shù)是一種非接觸的現(xiàn)代光學(xué)測量實(shí)驗(yàn)技術(shù)。它具有光路簡單、環(huán)境適應(yīng)性好、測量范圍廣、自動化程度高等優(yōu)點(diǎn)。因此，數(shù)字圖像處理技術(shù)已廣泛應(yīng)用于土木工程、機(jī)械、材料科學(xué)、電子封裝、生物醫(yī)學(xué)、制造、焊接等許多科學(xué)與工程領(lǐng)域。例如，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對飛機(jī)發(fā)動機(jī)渦輪葉片表面裂紋進(jìn)行檢測，記錄裂紋萌生到斷開的整個(gè)過程。采用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以方便疲勞壽命的研究。采用非接觸式無損檢測方法，大大降低了測量成本和時(shí)間，提高了測量效率，保證了測量精度。

圖像處理技術(shù)和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展早在20世紀(jì)初就已經(jīng)興起。無損檢測[1]技術(shù)可以對樣品進(jìn)行無損傷的初步檢測。如超聲檢測、渦輪檢測、射線探傷、滲透探傷等都可以采用無損檢測方法對試件表面的連續(xù)性或不連續(xù)性進(jìn)行檢測。數(shù)字圖像處理是目前應(yīng)用最為廣泛的一門學(xué)科。它集成了多個(gè)學(xué)科，形成了更先進(jìn)的技術(shù)。

數(shù)字圖像處理技術(shù)將三維成像與多維成像發(fā)現(xiàn)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了三維、多媒體和智能化。在芯片的驅(qū)動下，利用小波算法、遺傳算法等圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿?，使其在醫(yī)學(xué)和航天項(xiàng)目中有了更多的應(yīng)用。在工業(yè)自動化階段，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測和故障診斷，如物體表面裂紋檢測，如陶瓷瓶裂紋檢測、軌道板裂紋檢測、巖石表面裂紋檢測等，檢測效果良好。

2 數(shù)字圖像技術(shù)應(yīng)用案例

2.1 焊接裂紋圖像識別技術(shù)

以焊接裂紋圖像識別技術(shù)為例，數(shù)字圖像技術(shù)包括以下3個(gè)方面。

(1)圖像預(yù)處理。圖像增強(qiáng)采用空間域方法對圖像的灰度系數(shù)進(jìn)行處理，對圖像的變換系數(shù)進(jìn)行修改，以更好地區(qū)分圖像中的缺陷部分。圖像去噪抑制了脈沖干擾，降低了圖像模糊，保留了圖像中重要的結(jié)構(gòu)特征。

(2)邊緣檢測。邊緣是圖像中灰度急劇變化的區(qū)域。提取焊縫邊界區(qū)域，便于對焊縫邊緣幾何特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，檢測出管道焊縫缺陷的邊緣，最大限度地提高邊緣噪聲的影響，為圖像邊緣檢測與分析提供了一種有效的方法。

(3)紋理特征識別。識別邊界定義和局部信息細(xì)化程度，通過全局部三值CLTP模式進(jìn)行紋理識別[2]。

2.2 技術(shù)應(yīng)用

利用高溫疲勞蠕變壽命實(shí)驗(yàn)裝置、圖像采集裝置仿真、渦輪葉片等裝置設(shè)置實(shí)驗(yàn)工作環(huán)境。將采集到的葉片圖像通過實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行裂紋識別，為后續(xù)裂紋檢測做準(zhǔn)備。對于傳統(tǒng)的拉伸測試，如果想在實(shí)驗(yàn)過程中獲得應(yīng)變數(shù)據(jù)，需要在試樣上安裝一個(gè)伸長儀來獲得應(yīng)變數(shù)據(jù)。測量樣品的平均應(yīng)變，通過數(shù)字圖像技術(shù)可以給出樣品中的點(diǎn)對點(diǎn)應(yīng)變信息，從而可以繪制出實(shí)驗(yàn)過程中應(yīng)變分布云圖的變化過程。為分析和研究材料的變形行為和破壞機(jī)理提供了一條很好的途徑[3]。

高溫疲勞與表面壽命實(shí)驗(yàn)設(shè)備，包括葉片采集裝置、采集系統(tǒng)和模擬實(shí)驗(yàn)室的葉片。在選擇最大啟動狀態(tài)時(shí)，模擬了危險(xiǎn)段的應(yīng)力截面。整個(gè)實(shí)驗(yàn)是在疲勞實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中完成的。包括電氣工業(yè)伺服疲勞試驗(yàn)機(jī)、高頻加法器、紅外測溫儀等。圖像采集裝置由圖像采集卡和攝像機(jī)組成，使用數(shù)碼相機(jī)作為圖像攝取裝置。經(jīng)過采樣和量化，將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。通過計(jì)算機(jī)存儲器對圖像進(jìn)行處理，提高了采樣的實(shí)時(shí)性和傳輸速度。計(jì)算機(jī)軟件控制數(shù)碼相機(jī)的動作，將圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，并受到計(jì)算機(jī)固件的影響。實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)圖像輸入裝置的處理、文本識別和圖形的自動繪制。

2.3 數(shù)字圖像處理效果

圖像處理后無噪聲，邊緣檢測效果良好。建立的焊縫數(shù)字圖像缺陷圖像數(shù)據(jù)庫包含形狀和紋理特征、圖像長度像素、圖像寬度像素、缺陷與背景灰度差、缺陷相對位置等參數(shù)。在缺陷特征數(shù)據(jù)庫分類的基礎(chǔ)上，獲得了裂紋缺陷的形狀特征，識別了裂紋、夾渣、氣孔、未焊、未熔合、條紋等缺陷特征，實(shí)現(xiàn)了管道焊縫數(shù)字圖像缺陷的自動識別和自動評價(jià)。

當(dāng)列示波瓣時(shí)，圖像采集系統(tǒng)通常很小。對葉片表面裂紋進(jìn)行小尺寸測量，用數(shù)碼相機(jī)可獲取高分辨率圖像，運(yùn)行攝像頭驅(qū)動軟件進(jìn)行拍攝和觀察。連續(xù)變焦相機(jī)可以用來觀察物體的狀態(tài)。

3 圖像采集系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)

使用VISUALC++進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，包括應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)源管理器和數(shù)據(jù)源軟件。通過軟件協(xié)作，完成圖像的采集和傳輸。數(shù)據(jù)源管理器是免費(fèi)提供的。該軟件在windows環(huán)境下以動態(tài)鏈接庫的形式存在，用于管理應(yīng)用軟件和數(shù)據(jù)源軟件。應(yīng)用軟件編寫了圖像采集接口程序。

在實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行過程中,具體步驟是先打開數(shù)碼相機(jī)，獲取鏡頭與葉片之間的位置，打開紅外攝像機(jī)，觀察葉片表面溫度，通過紅外攝像機(jī)控制葉片加熱，并在改變溫度后加入預(yù)定值，數(shù)字圖像處理程序?qū)崿F(xiàn)了圖像增強(qiáng)分割、圖像標(biāo)記和細(xì)化、特征測量等一系列對象編程過程，完成了對圖像的處理。

在圖像增強(qiáng)中，根據(jù)特定的需要突出顯示圖像中的某些信息，并將處理后的圖像具體應(yīng)用于人類視覺特性和識別系統(tǒng)，增強(qiáng)了識別信息的能力，恢復(fù)了原始圖像中丟失的部分信息，提高圖像視覺效果。增強(qiáng)技術(shù)目前包括視圖處理方法和空間處理方法。根據(jù)圖像成分的清晰度，借助計(jì)算機(jī)處理，實(shí)現(xiàn)了在圖像的某一變換域內(nèi)的運(yùn)算，即修正了通過逆變器增強(qiáng)圖像的效果。頻域處理方法是利用卷積原理對原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)，對圖像傅里葉變換進(jìn)行修正，并利用公式得到圖像的原始數(shù)據(jù)的方法。經(jīng)過傅立葉變換后，得到了易于識別和解釋的特征，并強(qiáng)調(diào)了圖像中的低頻成分，使圖像更加平滑?？臻g處理方法可以直接處理圖像中的像素點(diǎn)，以增強(qiáng)圖像對比度映射變換為基礎(chǔ)，提高圖像的灰度級，去除高斯噪聲。線性平滑濾波器的優(yōu)點(diǎn)在于，可以逆轉(zhuǎn)模糊的現(xiàn)象。非線性平滑濾波的基本思想是用像素場中灰度值的中指代替像素的灰度值，保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)。

在圖像分割中，它根據(jù)人類識別圖像和視覺觀察的特點(diǎn)，生成圖像分割的源過程。將M*M陣列圖像分成若干不相交的區(qū)域以獲得二維圖像信息。兩個(gè)相鄰區(qū)域沒有相似的特性。區(qū)域邊界上的圖像分割可以理解為從圖像中提取有意義的特征區(qū)域、像素的灰度值以及物體的輪廓曲線和繪制。目前，使用的是一些具有相似灰度和相似紋理的齊次準(zhǔn)則。這個(gè)基礎(chǔ)具有均勻性和準(zhǔn)確性，能夠檢測出邊緣，而閾值法的應(yīng)用就是利用閾值法的概念對二維數(shù)字圖像進(jìn)行平面坐標(biāo)提取。全局閾值分割方法在圖像處理中的應(yīng)用越來越廣泛。固定的閾值用于分割整個(gè)圖像。方法很多，比如雙峰法。幾種不同的圖像閾值分割方法表明，在每個(gè)灰度級上采集像素點(diǎn)，可以得到每個(gè)特征出現(xiàn)的概率。同時(shí)，可以選擇每一類的類方差和類間方差，對圖像的整個(gè)灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展和壓縮，并將灰度變換為線性和非線性變換。細(xì)化算法便于描述和提取特征。它剪切出圖像中不是端點(diǎn)的部分，并按圖像的上、下、左和右的順序刪除它們。細(xì)分算法采用細(xì)分的方法循環(huán)遍歷圖層，滿足條件時(shí)刪除圖層，修復(fù)不存在的圖像和輪廓，然后通過圖像分割和輪廓編輯檢測進(jìn)行圖像測量，描述識別圖像區(qū)域的形狀。

4 結(jié)論

數(shù)字圖像技術(shù)的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法包括硬件和軟件兩部分。利用圖像作為信息載體對發(fā)動機(jī)葉片表面裂紋進(jìn)行自動檢測具有重要的實(shí)用價(jià)值。

(1)針對航空發(fā)動機(jī)二級渦輪葉片表面裂紋的特點(diǎn)，采用蠕變和高溫疲勞仿真方法，采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對表面裂紋進(jìn)行監(jiān)測。采用USB接口的數(shù)碼相機(jī)采集圖像，通過高溫疲勞蠕變試驗(yàn)檢測表面裂紋的噪聲。通過機(jī)理分析和成分測定，準(zhǔn)確識別出小裂紋。通過對各種圖像識別方法的比較，認(rèn)為該方法適用于發(fā)動機(jī)渦輪葉片表面裂紋的識別。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該辨識方法的有效性。

(2)參數(shù)分析結(jié)果生成后，用戶界面操作模式可在大屏幕上顯示，并方便地記錄從啟動到斷開的全過程。這不僅可以促進(jìn)疲勞壽命和疲勞斷裂機(jī)理的研究，實(shí)現(xiàn)全自動的非接觸無損檢測，而且可以降低勞動強(qiáng)度和成本，實(shí)現(xiàn)裂紋檢測的人機(jī)對話模式。

(3)在研究過程中，通過不斷的研究發(fā)現(xiàn)，將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于發(fā)動機(jī)二級渦輪表面裂紋檢測，可以進(jìn)一步提高自動檢測算法的精度和可擴(kuò)展性，進(jìn)一步提高了軟件通用性的自動識別能力。利用圖像拼接技術(shù)對圖像的局部進(jìn)行分析，可識別出裂紋的位置。