范杰 司偉森 巴翔

摘要：為了清晰快速地辨識(shí)飛機(jī)機(jī)體損傷區(qū)域，引入K均值聚類算法處理?yè)p傷圖像，通過(guò)分析K均值聚類算法的局限性，提出了基于誤差平方和差值以及基于像素點(diǎn)變化的聚類迭代終止條件的優(yōu)化方法，并通過(guò)飛機(jī)機(jī)體損傷圖像實(shí)例，從損傷識(shí)別效果和運(yùn)算效率兩個(gè)方面進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示，基于改進(jìn)聚類的機(jī)體損傷識(shí)別方法，在保證圖像損傷區(qū)域識(shí)別效果的同時(shí)，明顯減少了迭代次數(shù)，提高了聚類算法的運(yùn)算效率，可以滿足飛機(jī)機(jī)體損傷高效識(shí)別的要求。

關(guān)鍵詞：損傷區(qū)域劃分；圖像識(shí)別；K均值聚類算法

中圖分類號(hào)：V267文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2022.05.005

隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，彩色圖像中目標(biāo)區(qū)域提取技術(shù)已廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，但由于應(yīng)用領(lǐng)域的差異和目標(biāo)區(qū)域的復(fù)雜性，提取彩色圖像中有意義的目標(biāo)區(qū)域一直是難點(diǎn)問(wèn)題。

聚類算法以其簡(jiǎn)單高效的分類機(jī)制成為圖像目標(biāo)區(qū)域高效提取的典型算法。目前，主流的聚類算法主要有兩步聚類、層次聚類和K均值聚類算法[1]。其中，K均值聚類算法對(duì)大規(guī)模圖像集的高效處理，使其成為最常用的聚類算法之一。周宏元等[2]將K均值聚類引入蝴蝶優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)土木工程結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別。趙楊超等[3]利用K均值聚類實(shí)現(xiàn)對(duì)航空復(fù)合材料的敲擊檢測(cè)。劉立坤等[4]引入聚類算法提出顫振模態(tài)參數(shù)自動(dòng)辨識(shí)方法。但由于K均值聚類算法過(guò)分依賴于迭代次數(shù)的設(shè)定且對(duì)離群點(diǎn)和噪聲點(diǎn)敏感，聚類結(jié)果經(jīng)常為局部最優(yōu)而非全局最優(yōu)[5]。

本文面向機(jī)體損傷識(shí)別方法研究，針對(duì)K均值聚類算法的局限性，研究K均值聚類改進(jìn)算法，解決迭代次數(shù)人工設(shè)定問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)損傷區(qū)域的精準(zhǔn)聚類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)體損傷的高效識(shí)別。

1 K均值聚類算法

由于服役條件、維護(hù)修理不當(dāng)、設(shè)計(jì)制造缺陷等因素，航空結(jié)構(gòu)在服役過(guò)程中容易產(chǎn)生小損傷[6]。當(dāng)造成非常細(xì)微且無(wú)法用肉眼進(jìn)行觀察的飛機(jī)機(jī)體損傷時(shí)，需要對(duì)損傷區(qū)域進(jìn)行圖像處理來(lái)?yè)p傷識(shí)別[7]。圖像的顯示是由不同的灰度像素點(diǎn)組成的，通過(guò)K均值聚類法確定銹蝕和完好區(qū)域范圍，將圖像上的像素點(diǎn)劃分到這兩類區(qū)域中，達(dá)到區(qū)分損傷區(qū)域的目的，從而方便維修[8]。

相似度的計(jì)算根據(jù)一個(gè)簇中對(duì)象的平均值來(lái)進(jìn)行。具體為：（1）將所有對(duì)象隨機(jī)分配到k個(gè)非空的簇中；（2）計(jì)算每個(gè)簇的平均值，并用該平均值代表相應(yīng)的簇；（3）根據(jù)每個(gè)對(duì)象與各個(gè)簇中心的距離，分配給最近的簇；（4）然后轉(zhuǎn)第（2）步，重新計(jì)算每個(gè)簇的平均值。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，直到滿足聚類中心不再改變或者達(dá)到最大迭代次數(shù)。

2 K均值聚類算法的改進(jìn)

K均值聚類算法的計(jì)算準(zhǔn)確度由其迭代次數(shù)決定。一般迭代終止條件是聚類中心不再改變或者達(dá)到最大迭代次數(shù)，以節(jié)省計(jì)算時(shí)間[11-12]。而機(jī)體損傷區(qū)域識(shí)別中，K均值聚類的迭代后期，聚類中心雖未達(dá)到穩(wěn)定值，但從圖像上觀察，肉眼難以分辨輸出圖像的差異，對(duì)損傷辨識(shí)效果沒有影響。本文提出基于誤差平方和差值以及基于像素點(diǎn)變化的兩種改進(jìn)迭代終止條件，確定觀察圖像最佳迭代次數(shù)的迭代終止參數(shù)。

2.1基于誤差平方和差值的優(yōu)化方法

K均值聚類算法停止迭代的條件是聚類中心不變或者達(dá)到最大迭代次數(shù)，可使用改進(jìn)誤差平方和方法，由于迭代后期誤差平方和變化較小，則設(shè)定迭代終止條件為前后兩次迭代過(guò)程誤差平方和之差小于閾值時(shí)即停止迭代，保證損傷辨識(shí)效果的同時(shí)減少迭代次數(shù)。

2.2基于像素點(diǎn)變化的優(yōu)化

迭代終止條件還可以從前后兩次迭代過(guò)程輸出的像素點(diǎn)數(shù)目變化入手，設(shè)置迭代的終止條件為：前后兩次迭代像素點(diǎn)變化值小于某一值時(shí)即輸出圖像。這樣既能保證輸出圖像的效果，又能減少迭代次數(shù)，減少運(yùn)算時(shí)間。

像素點(diǎn)變化值為

2.3 K均值聚類改進(jìn)算法流程

K均值聚類改進(jìn)算法流程圖如圖1所示。具體流程為：（1）初始化簇集，確定要聚類的數(shù)據(jù)；（2）確定聚類中心數(shù)目，隨機(jī)選取初始化聚類中心；（3）使用式（1）計(jì)算數(shù)據(jù)與聚類中心的距離，按照數(shù)據(jù)與聚類中心較近原則分配到相應(yīng)的簇中；（4）使用式（2）計(jì)算各簇集中的數(shù)據(jù)與聚類中心的誤差平方和；（5）求出各個(gè)簇集中數(shù)據(jù)的平均值作為新的聚類中心；（6）判斷是否達(dá)到規(guī)定最大迭代次數(shù)或者聚類中心不再改變，如果不改變完成計(jì)算過(guò)程，輸出迭代次數(shù)。

3基于改進(jìn)K均值聚類的機(jī)體損傷識(shí)別方法驗(yàn)證

為驗(yàn)證基于改進(jìn)K均值聚類的機(jī)體損傷識(shí)別方法，選取螺釘銹蝕、蒙皮銹蝕、小孔銹蝕、涂層剝落損傷、絲狀銹蝕和應(yīng)力銹蝕裂紋等損傷圖像為實(shí)例，如圖2所示。

針對(duì)損傷圖像實(shí)例，分別使用K均值聚類算法和改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果圖像如圖3～圖8所示，實(shí)例a和實(shí)例b驗(yàn)證計(jì)算過(guò)程見表1。

損傷識(shí)別效果方面，由圖3～圖8的驗(yàn)證結(jié)果圖像可以看出，K均值聚類算法的驗(yàn)證結(jié)果圖像與改進(jìn)K均值聚類算法的驗(yàn)證結(jié)果圖像相比，視覺區(qū)分度較小。對(duì)于整體色度單一的實(shí)例c，改進(jìn)K均值聚類算法獲得的驗(yàn)證結(jié)果圖像中，損傷區(qū)域清晰可辨識(shí)，與傳統(tǒng)K均值聚類算法的驗(yàn)證結(jié)果圖像相比，損傷識(shí)別效果更優(yōu)。因此，從損傷識(shí)別效果方面來(lái)說(shuō)，改進(jìn)K均值聚類算法對(duì)于損傷識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用效果較好。3B86AB7F-2AE9-42A2-8552-9231C4FC578D

在運(yùn)算效率方面，由表1、表2的驗(yàn)證計(jì)算過(guò)程數(shù)據(jù)可以看出，隨著迭代次數(shù)的增多，誤差平方和差值減小，輸出圖片損傷區(qū)域的像素點(diǎn)逐漸增多。當(dāng)?shù)辖K止條件時(shí)，誤差平方和比值接近0.001，像素點(diǎn)數(shù)目幾乎不變，輸出的圖像面積不再變化，迭代運(yùn)算結(jié)束。聚類迭代運(yùn)算可通過(guò)誤差平方和以及像素點(diǎn)數(shù)目的變化率動(dòng)態(tài)優(yōu)化迭代次數(shù)，達(dá)到最優(yōu)迭代次數(shù)，不需人工設(shè)定迭代次數(shù)。在保證損傷區(qū)域辨識(shí)效果的基礎(chǔ)上，減少運(yùn)算復(fù)雜度，提升計(jì)算效率。

4結(jié)論

本文通過(guò)分析不同迭代數(shù)目輸出圖像的區(qū)別，發(fā)現(xiàn)原算法存在不足，隨著迭代次數(shù)的增多，圖像效果并不是越來(lái)越清晰，所以對(duì)原始K均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)，原始算法的迭代終止條件是聚類中心不變或者達(dá)到最大迭代次數(shù)，由于初始聚類中心的隨機(jī)選取對(duì)結(jié)果影響很大，所以在保證初始聚類中心不變的情況下，改進(jìn)算法的迭代終止條件，一種改進(jìn)方法是根據(jù)誤差平方和差值進(jìn)行改進(jìn)，另一種方法是根據(jù)像素點(diǎn)變化的數(shù)目來(lái)進(jìn)行改進(jìn)。結(jié)果證明，改進(jìn)算法在保證輸出圖像效果的同時(shí)，減少了迭代計(jì)算次數(shù)，提高了執(zhí)行效率。

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Research on Airframe Damage Identification Method Based on Improved Clustering

Fan Jie，Si Weisen，Ba Xiang

China Southern Airlines Henan Branch，Zhengzhou 450000，China

Abstract： In order to identify the airframe damage region clearly and quickly， the K-means clustering algorithm is introduced to process the damage image. By analyzing the limitations of the K-means clustering algorithm， an improved method of clustering iteration termination condition based on error square sum difference and pixel change is proposed. Through the verification of aircraft body damage images， it is verified from two aspects： damage recognition effect and operation efficiency. The verification results show that the airframe damage identification method based on improved clustering not only ensures the identification effect of image damage regions， but also significantly reduces the number of iterations， improves the operation efficiency of the clustering algorithm， and can meet the requirements of efficient processing of airframe damage identification.

Key Words： damage region division； image recognition； K-means clustering algorithm3B86AB7F-2AE9-42A2-8552-9231C4FC578D