陳玉明　林金帆　任則銘　陳俊皓

技術(shù)應(yīng)用

基于熱圖像重建及增強(qiáng)的玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域識(shí)別方法*

陳玉明1,2林金帆3任則銘3陳俊皓3

（1.工業(yè)和信息化部電子第五研究所，廣東 廣州 5106102.智能產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)與可靠性保障技術(shù)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 5106103.華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院，廣東 廣州 510641）

針對(duì)現(xiàn)有玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷熱波檢測(cè)技術(shù)存在熱圖像序列數(shù)據(jù)量大、有效信息占比少、分辨率低、噪聲大等問(wèn)題，提出利用單列位置的數(shù)據(jù)重建、基于小波變換的圖像重構(gòu)、采用維納濾波的圖像增強(qiáng)和基于損傷區(qū)域識(shí)別規(guī)則的熱波定位方法完成玻璃幕墻熱圖像序列的處理及損傷區(qū)域的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：小波變換技術(shù)利用自適應(yīng)閾值系數(shù)可有效降低熱圖像高頻分量中噪聲成分，保留熱圖像特征；維納濾波采用3×3模板進(jìn)一步平滑圖像，確保熱圖像中大部分重要信息；損傷區(qū)域識(shí)別率達(dá)93.7%。

玻璃幕墻；熱圖像重建；熱波檢測(cè)；小波變換；損傷區(qū)域識(shí)別

0　引言

玻璃幕墻由玻璃面板及其背面的支承結(jié)構(gòu)通過(guò)結(jié)構(gòu)膠粘合而成，用于建筑外墻圍護(hù)，雖不具有承載作用，但可以保護(hù)建筑內(nèi)部結(jié)構(gòu)，為住戶提供舒適的內(nèi)部環(huán)境。玻璃幕墻工作環(huán)境變化波動(dòng)大，特別是高層玻璃幕墻，風(fēng)速增加工作載荷。長(zhǎng)時(shí)間工作后，玻璃幕墻膠接處可能產(chǎn)生損傷。一旦損傷嚴(yán)重，會(huì)造成玻璃幕墻脫落或破碎，對(duì)行人和公共環(huán)境造成惡劣影響。玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域識(shí)別通常采用人工目視法、敲擊法和拉伸測(cè)試法。其中人工目視法和敲擊法依據(jù)檢測(cè)人員經(jīng)驗(yàn)，檢測(cè)效率低、誤差大；拉伸測(cè)試法需破壞抽檢區(qū)域，取出結(jié)構(gòu)膠進(jìn)行拉伸實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)構(gòu)膠性能。玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域識(shí)別亟需無(wú)損檢測(cè)手段。

本文針對(duì)玻璃幕墻熱波檢測(cè)過(guò)程中的熱圖像序列時(shí)頻域處理，設(shè)計(jì)基于熱圖像重建及增強(qiáng)的玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域識(shí)別方法，提出基于單點(diǎn)定位的數(shù)據(jù)重建算法、基于小波變換和維納濾波的圖像處理以及損傷區(qū)域識(shí)別規(guī)則，達(dá)到降低圖像噪點(diǎn)、增強(qiáng)特征細(xì)節(jié)和識(shí)別缺陷特征的目的，從而提高熱波檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確度。

1　玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠熱波檢測(cè)平臺(tái)

玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠熱波檢測(cè)平臺(tái)主要由熱像儀、掃描平臺(tái)、線形光激勵(lì)源和上位機(jī)等組成，如圖1所示。

圖1　玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠熱波檢測(cè)平臺(tái)

熱像儀記錄并存儲(chǔ)紅外輻射的分布情況，輸出熱圖像序列和相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。線形激勵(lì)源選取一字型線形近紅外激光器，配合掃描平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)膠粘結(jié)區(qū)域的加熱[1]。上位機(jī)接收熱像儀輸出的熱圖像序列，并對(duì)其進(jìn)行圖像處理，包括熱圖像重建、熱圖像增強(qiáng)和損傷區(qū)域識(shí)別等。

玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域識(shí)別過(guò)程中，線形近紅外激光器發(fā)出的近紅外激光到達(dá)玻璃表面，其中少部分被玻璃吸收，大部分透過(guò)玻璃到達(dá)結(jié)構(gòu)膠表面并被結(jié)構(gòu)膠吸收，在粘結(jié)區(qū)域形成直射熱波。假設(shè)熱激勵(lì)能量均勻一致，由于直射熱波在結(jié)構(gòu)膠中迅速衰減，無(wú)法達(dá)到更深區(qū)域，可將粘結(jié)區(qū)域中熱波傳播視為一維非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱。當(dāng)玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠粘結(jié)區(qū)域存在損傷時(shí)，直射熱波會(huì)在損傷區(qū)域發(fā)生反射，形成反射熱波，并在粘結(jié)區(qū)域不斷反射直到衰減。對(duì)應(yīng)的玻璃幕墻表面由于反射熱波與直射熱波的線性疊加產(chǎn)生更高溫度[2]。在熱圖像序列中，由于反射熱波的影響，損傷區(qū)域溫度峰值更高，且峰值過(guò)后，區(qū)域冷卻曲線更加緩慢。用正常區(qū)域的溫度曲線減去異常區(qū)域的溫度曲線，得到的溫度差即為反射熱波產(chǎn)生的溫升，積分后可得到反射產(chǎn)生的熱值。熱像儀產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中包含獨(dú)立的隨機(jī)噪聲，正常區(qū)域的溫度曲線減去異常區(qū)域的溫度曲線可抵消隨機(jī)噪聲的影響，提高檢測(cè)精度，也有利于提高損傷區(qū)域的識(shí)別精度。

2　熱圖像序列重建與增強(qiáng)方法

熱像儀輸出的玻璃幕墻表面熱圖（SEQ文件）是一個(gè)基于時(shí)間順序的熱圖像序列，時(shí)空模型如圖2所示，其中軸和軸分別為熱像儀掃描窗口中的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，為熱圖像采集時(shí)間間隔，記第幀熱圖像為T。隨著采集時(shí)間的增加，層層疊加出熱圖像序列。

圖2　熱圖像序列時(shí)空模型

熱圖像序列具有分辨率低、噪聲多等特性，且在大多數(shù)情況下，熱像儀產(chǎn)生的空間噪聲多于時(shí)間噪聲。其空間噪聲主要有背景噪聲、光子噪聲、熱噪聲、1/噪聲、均勻性校正殘留噪聲和A/D轉(zhuǎn)換噪聲等[3-5]。本文選用Matlab2019作為熱圖像序列處理軟件，處理過(guò)程主要分為圖像預(yù)處理、圖像重構(gòu)、圖像增強(qiáng)和損傷區(qū)域識(shí)別4個(gè)階段。

2.1　基于單列像素點(diǎn)的多幀圖像重建和小波變換的圖像重構(gòu)技術(shù)

經(jīng)計(jì)算可知：熱像儀掃描速度為3.6 mm/s，每秒經(jīng)過(guò)36個(gè)像素點(diǎn)，共記錄60次圖像。即每記錄一次熱波圖像，熱像儀移動(dòng)0.06 mm，經(jīng)過(guò)0.6個(gè)像素點(diǎn)。像素點(diǎn)為記錄的最小尺度，不可再分，因此可每隔5幀圖像進(jìn)行采樣，此時(shí)熱像儀經(jīng)過(guò)3個(gè)像素點(diǎn)。記第幅圖像的像素點(diǎn)p(,) (>3)的溫度信息為t(,)，在第+5幅圖像中，對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)應(yīng)為p+5(,?3)，可以看出對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)不發(fā)生變化，即可取整列像素進(jìn)行重建。由此可以重建玻璃幕墻單列位置的溫度變化，采樣時(shí)間間隔為1/14 s。

式中為常數(shù)。

二維矩陣的一層小波變換后，小波變換系數(shù)在空間分布中分為4個(gè)部分[8]，如圖3所示。左上部分（LL1）為圖像的低頻成分，為數(shù)據(jù)能量集中的頻帶；左下部分（LH1）為圖像縱向的高頻信息，包含縱向細(xì)節(jié)和噪聲；右上部分（HL1）為圖像橫向的高頻信息，包含橫向細(xì)節(jié)和噪聲；右下部分（HH1）包含對(duì)角線高頻信息及少量邊緣信息。

圖3　小波變換系數(shù)的空間分布

小波變換可進(jìn)行多層分解，多層小波分解是基于上一層小波分解產(chǎn)生的低頻信號(hào)進(jìn)行再分解，如二層小波分解時(shí)將一層小波的低頻成分LL1再分解為L(zhǎng)L2，LH2，HL2，HH2，以此類推直到完成所需層數(shù)的小波分解。二維矩陣的小波變換去噪主要由二維信號(hào)的小波分解、對(duì)系數(shù)進(jìn)行閾值化處理和二維小波的重構(gòu)3部分組成。

2.2　基于維納濾波的圖像增強(qiáng)技術(shù)

在Matlab中，利用wiener函數(shù)可實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波處理，也稱為維納濾波。維納濾波器的輸出與期望值的差平方最小[9]，因此也稱為最小二乘濾波器。根據(jù)圖像的局部方差做出估計(jì)，當(dāng)局部方差較大時(shí)，該區(qū)域像素值不作較大改變，保留高頻信息；當(dāng)局部方差較小時(shí)，模板內(nèi)高頻信號(hào)減弱，信號(hào)趨于平緩[10]。維納濾波器根據(jù)×模板計(jì)算其局部均值和各像素方差如式(5)和式(6)所示。

使用這些估計(jì)值創(chuàng)建維納濾波器，如式(7)所示。

×模板影響輸出結(jié)果。當(dāng)，數(shù)值越大，模板面積越大，鄰域?qū)χ行狞c(diǎn)像素的影響也更大，去噪圖像更加平滑。，數(shù)值不等時(shí)，當(dāng)值較大時(shí)，圖像縱向?yàn)V波效果更強(qiáng)；當(dāng)值更大時(shí)，圖像橫向?yàn)V波效果更強(qiáng)。

2.3　基于損傷結(jié)構(gòu)熱波影響的損傷定位方法

預(yù)先得到正常（無(wú)缺陷）區(qū)域的溫度-時(shí)間曲線為標(biāo)準(zhǔn)溫度-時(shí)間曲線；將重構(gòu)、增強(qiáng)后的不同像素點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)溫度-時(shí)間曲線進(jìn)行差分計(jì)算；設(shè)定一個(gè)合適的閾值，并將超過(guò)閾值的像素點(diǎn)標(biāo)記，得到的標(biāo)記集即為含有損傷區(qū)域的像素點(diǎn)。

3　熱圖像序列重建與增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文搭建的玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠紅外熱波檢測(cè)平臺(tái)實(shí)物圖如圖4所示，包括FLIR SC660紅外熱像儀、808 nm一字型線形近紅外激光器、掃描平臺(tái)及檢測(cè)試樣等。

將結(jié)構(gòu)膠粘結(jié)區(qū)域有損傷的玻璃幕墻樣品放置在熱像儀下方，記錄玻璃幕墻的缺陷位置（距離玻璃幕墻右端135mm ~ 159mm處），確保掃描路徑經(jīng)過(guò)缺陷區(qū)域。得到的原始熱圖像序列如圖5所示；基于單列像素點(diǎn)的多幀圖像重建結(jié)果如圖6所示；小波變換圖像重構(gòu)結(jié)果如圖7所示。

圖4　玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠紅外熱波檢測(cè)平臺(tái)實(shí)物圖

圖5　第100，200，300幀原始熱圖像序列

圖6 多幀圖像重建結(jié)果

圖7 小波重構(gòu)結(jié)果

圖6中，多幀圖像重建結(jié)果將動(dòng)態(tài)變化的時(shí)序重建為單列位置的溫度變化，可更直觀地展現(xiàn)玻璃幕墻受熱激勵(lì)后的溫度變化曲線，但在這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生大量噪點(diǎn)。圖7中，小波變換圖像重構(gòu)完善了重建結(jié)果，包括分解、濾波和重構(gòu)；在保留原有熱波信息輪廓的同時(shí)去除大量噪聲，保留眾多特征點(diǎn)，因此小波變換包含圖像重構(gòu)和圖像增強(qiáng)的雙重效果。

基于維納濾波的圖像增強(qiáng)結(jié)果如圖8所示。

圖8　維納濾波后熱圖像序列

缺陷識(shí)別先提取各列位置點(diǎn)的溫度峰值-時(shí)間曲線，如圖9所示。

圖9　第300列位置點(diǎn)溫度峰值-時(shí)間曲線

由圖9可以看出：受熱激勵(lì)源照射的位置在加熱時(shí)有明顯升溫過(guò)程，冷卻后升溫。除了在加熱時(shí)出現(xiàn)第一個(gè)溫度峰值，還在8.5 s時(shí)出現(xiàn)第二個(gè)溫度峰值，這是因?yàn)闊嵯駜x檢測(cè)的溫度為玻璃幕墻表面溫度，不能檢測(cè)到玻璃幕墻深層結(jié)構(gòu)。熱激勵(lì)源產(chǎn)生的熱輻射只有少部分被玻璃表面吸收，更多的熱輻射在結(jié)構(gòu)膠粘結(jié)區(qū)域被吸收，因此在粘結(jié)區(qū)域產(chǎn)生高溫點(diǎn)，一段時(shí)間后粘結(jié)區(qū)域的熱量傳遞到玻璃表面，導(dǎo)致玻璃表面溫度短暫下降后又回升，產(chǎn)生第二個(gè)溫度峰值。第二個(gè)溫度峰值與第一個(gè)溫度峰值的形成原理不同，從曲線趨勢(shì)也能夠直觀看出，熱激勵(lì)源直接照射的溫升比粘結(jié)區(qū)域熱傳導(dǎo)產(chǎn)生的溫升快得多，但粘結(jié)區(qū)域熱傳導(dǎo)的熱量更多。

提取非缺陷區(qū)域的冷卻溫度曲線片段作為比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)片段，如圖10所示。

圖10　無(wú)缺陷區(qū)域的降溫統(tǒng)計(jì)片段

所有的待檢測(cè)片段與標(biāo)準(zhǔn)片段作差分處理并累加所有差值，可得到不同的總差值。取閾值為5時(shí)，校正后得到所有檢測(cè)壞點(diǎn)位置（損傷區(qū)域）：第1320列~1575列，即玻璃幕墻樣品距離右端132 mm~ 157.5 mm的區(qū)域，與實(shí)驗(yàn)步驟第一步測(cè)量的位置135 mm~159 mm基本一致，損傷區(qū)域識(shí)別精度為93.7%。

4　結(jié)語(yǔ)

本文主要設(shè)計(jì)了玻璃幕墻熱圖像序列圖像處理及損傷區(qū)域識(shí)別方法，提出了基于單點(diǎn)定位的重建算法、基于小波變換和維納濾波的圖像處理以及損傷區(qū)域識(shí)別規(guī)則，并在實(shí)驗(yàn)中取得與缺陷實(shí)際位置相匹配的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本文提出的熱圖像重建與增強(qiáng)技術(shù)思路能夠準(zhǔn)確識(shí)別玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷區(qū)域，為玻璃幕墻自動(dòng)監(jiān)測(cè)和損傷定位提供新的圖像處理思路。

[1] 許維鎣.隱框玻璃幕墻膠接結(jié)構(gòu)損傷熱波檢測(cè)技術(shù)研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2018.

[2] Hong Xiaobin,Lin Jinfan, Liu Yuan, et al. Active thermal sensing for bonding structure damage detection of hidden frame glass curtain wall[J]. Sensors, 2018, 18(11): 3594.

[3] 馬寧,劉莎,李江勇.紅外熱像儀的空間噪聲和時(shí)間噪聲分析[J].激光與紅外,2017,47(6):717-721.

[4] 張盈.熱成像系統(tǒng)的噪聲[J].紅外技術(shù),2003(2):33-36,40.

[5] 鄒前進(jìn),馮亮,汪亞.紅外圖像空間噪聲分析和預(yù)處理方法改進(jìn)[J].應(yīng)用光學(xué),2007(4):426-430.

[6] 黃蘇雨.基于小波變換的語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)方法研究[D].南昌:南昌大學(xué),2007.

[7] 劉成龍.MATLAB圖像處理[M].北京:清華大學(xué)出版社, 2017.

[8] MOHD MRS, HERMAN SH, SHARIFF Z. Application of discrete wavelet transform in thermal infrared image processing [C]// 2016 IEEE Conference on Systems, Process and Control (ICSPC). IEEE, 2017.

[9] 胡品端,黎子晉,袁國(guó)淳.基于同態(tài)濾波和維納濾波的太陽(yáng)耀斑去云處理對(duì)比研究[J].科技資訊,2019,17(14):15-16,18.

[10] Mohammad Mahmudur Rahman Khan, Shadman Sakib, Rezoana Bente Arif, et al. Digital image restoration in Matlab: a case study on inverse and Wiener filtering [C]// 2018 International Conference on Innovation in Engineering and Technology. IEEE, 2018:1-6.

Identification Method of Structural Adhesive Damage Area of Glass Curtain Wall Based on Thermal Image Reconstruction and Enhancement

Chen Yuming1,2Lin Jinfan3Ren Zeming3Chen Junhao3

(1.The Fifth Institute of Electronics, Ministry of Industry and Information Technology, Guangzhou 510610, China 2.Key Laboratory of MIIT for Intelligent Products Testing and Reliability, Guangzhou 510610, China 3.School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China)

active thermal sensing; wavelet transfer; damage identification

TN219

A

1674-2605(2021)02-0009-06

10.3969/j.issn.1674-2605.2021.02.009

廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2019B151502057、2019B010154002）；廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（201902010024）。

陳玉明，女，1984年生，碩士研究生，主要研究方向：質(zhì)量與可靠性。E-mail: 591006530@qq.com