基于小波的振動熱像檢測缺陷特征增強

陳永，毛羽鑫

（北京航空航天大學(xué) 機械工程及自動化學(xué)院，北京 100191）

0 引言

振動紅外熱像無損檢測是一種可視化、數(shù)字化無損檢測技術(shù)，具有單次檢測面積大、速度快、可單面檢測、不必拆下總裝后的部件、可在外場使用等優(yōu)點。特別是在金屬閉合裂紋、復(fù)合材料分層、脫粘和撞擊損傷等缺陷的無損檢測［1-2］，較常規(guī)檢測法有獨特優(yōu)勢。但是振動紅外熱像檢測直接獲取的紅外熱像存在背景噪聲大、邊緣模糊、對比度低等不足，需要借助有效的熱像處理手段才能可靠地識別缺陷。振動熱像檢測的后續(xù)圖像處理，包括去噪和增強，可沿用成熟圖像處理方法，如點運算、濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等；也可采用光熱激勵的紅外熱像檢測法的處理方法，如主分量分析法PCA［3］、奇異值分解法［4］、去除擬合背景法和多項式擬合法［5］等。小波分析是近年來新發(fā)展起來的一種圖像處理方法，由于其具有良好的時頻特性和多分辨率的特性，因此，小波分析在圖像處理領(lǐng)域備受重視［6］。本文采用小波變換對信噪比很低的V 形鋁合金結(jié)構(gòu)裂紋的振動紅外熱像進行缺陷增強，考察小波分析在振動紅外熱像檢測的熱像序列增強效果。

1 振動熱像檢測實驗

1.1 實驗裝置和試件

實驗裝置采用實驗室自行開發(fā)的超聲振動紅外熱像檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由紅外熱像儀、超聲電源、超聲換能器、控制器、計算機、應(yīng)用軟件等組成，如圖1 所示。紅外熱像儀的空間分辨率為320×240 像素，溫度分辨率為0.1℃。超聲激勵裝置的工作頻率為20 kHz，設(shè)計功率為1 500 W，輸出功率可調(diào)。

實驗試件是用于高鐵機車結(jié)構(gòu)制造的V 形斷面鋁合金型材，上面有2 個自然裂紋，從長邊的邊緣向V 形的錐部橫向延伸，從表面看裂紋長度分別為52 mm 和56 mm，如圖2 所示。這里只檢測第一個裂紋。為了增強紅外發(fā)射率，將重點檢測的裂紋區(qū)域用水溶性黑漆涂黑。

圖1 超聲振動熱像檢測系統(tǒng)示意圖

1.2 實驗及數(shù)據(jù)分析

超聲激勵裝置的額定功率設(shè)定為500 kW，激振頭與試件之間以0.16 mm 厚的硬塑料片耦合，預(yù)緊壓力約為50～150 N。用熱像儀記錄試件的表面溫度場，熱像儀的幀頻設(shè)定為60 Hz。采用脈沖式激勵，激勵時間約3 s。熱像采集時間為4 s，激振前采集若干幀背景熱像。設(shè)激振開始點為時間0 點。

圖2 V 形鋁合金結(jié)構(gòu)照片

圖3 缺陷區(qū)的溫差曲線

熱像序列裂紋區(qū)與附近正常區(qū)的溫差曲線如圖3 所示，計算溫度時缺陷區(qū)取3×3，非缺陷區(qū)取25×25 像素平均。由圖3 的溫差曲線可以看出，缺陷的最大溫差ΔTm發(fā)生在t=0.12 s 左右，其值約為0.25℃。因而此實驗數(shù)據(jù)中t=0.12 s時的圖像為最佳單幀圖像，如圖4 所示。

2 振動紅外熱像的小波處理

2.1 熱像預(yù)處理

以提取過余溫度圖作為預(yù)處理，即取激勵前若干幀熱像的平均作為背景，使激勵后每一幀熱像減背景。這種處理可以去除物體表面的不均勻紅外特性的干擾。這里取實驗數(shù)據(jù)的前37 幀為背景提取過余溫度圖，該實驗中t=0.12 s 的過余溫度圖像為最佳單幀過余溫度圖如圖4～圖5 所示。

將過余溫度圖與原始熱像對比可看出，過余溫度圖提高了圖像的裂紋清晰度和背景均勻度，缺陷信息在一定程度上得到增強，為后續(xù)處理奠定基礎(chǔ)。

圖4 最佳單幀原始圖像

圖5 最佳過余溫度圖像

2.2 圖像的小波變換多分辨率分析

圖像f（x，y）的多分辨率分析公式為［7］：

其中：fJ（x，y）是在尺度J（J=1，2，…）下的連續(xù)逼近；

式中：j=1，2，…，J；φ、φ 為一維尺度函數(shù)和小波函數(shù)；k，m，n∈Z。式（2）表示f（x，y）在尺度j 下的3 個方向——水平、鉛直、對角線上的“細(xì)節(jié)”。

小波分解算法將一幅圖像通過二維小波變換分解成一系列尺度、方向和空間局部變化的子帶，即將離散采樣獲得的圖像信號｛C0（m，n）｝分解為1 個模糊子圖｛C1（m，n）｝和3 個銳化子圖。這一系列不同分辨率的子圖像是進行各種圖像處理的基礎(chǔ)。

2.3 V 形鋁合金結(jié)構(gòu)的振動紅外熱像小波圖像增強

通過小波分解后，圖像的主要信息即輪廓由低頻信息部分來表征，其細(xì)節(jié)部分則由高頻部分表征。振動熱像檢測的圖像增強中，為了獲得缺陷和非缺陷的高對比度，需要對低頻分解系數(shù)進行增強，對高頻分解系數(shù)進行衰減處理，從而達到圖像增強的效果。振動熱像小波圖像增強算法的實現(xiàn)分為3 步：

1）小波分解。選擇一個合適的小波函數(shù)和分解層次J，將最佳過余溫度圖分解，得到相應(yīng)的小波分解系數(shù)ωj，i。

2）閾值增強。在各尺度j（j=1，2，…，J）上，將分解得到的各高頻系數(shù)置0，并采用下列表達式對低頻小波系數(shù)進行處理。

3）小波重構(gòu)。利用處理后得到的小波系數(shù)ω′j，i進行圖像的小波重構(gòu)，就可得到小波增強后的圖像。

經(jīng)過對比不同小波函數(shù)、分解層數(shù)、增強系數(shù)和閾值的處理結(jié)果可得，對于V 形鋁合金結(jié)構(gòu)表面裂紋振動紅外最佳過余溫度圖像的小波增強，當(dāng)選用bior2.2 小波，分解層數(shù)為兩層，設(shè)置系數(shù)k1=1，k2=0.1，閾值時，能獲得最佳處理結(jié)果，處理結(jié)果如圖6 所示。圖中可以清晰地看到缺陷，缺陷區(qū)與非缺陷區(qū)的對比非常明顯。

2.4 缺陷提取

小波增強后的振動熱像質(zhì)量有了明顯的提高，只是有時會有離散的噪點，可用中值濾波去掉離散噪點，然后用二值化把缺陷從背景中分割出來。這里采用3×3 模板進行中值濾波。采用迭代最佳閾值分割法進行二值化處理，閾值取0.03，處理結(jié)果如圖7 所示。

圖6 小波增強后的圖像

圖7 二值化處理后的圖像

3 處理效果評價

為了定量描述缺陷的可觀測性，需要定義一些典型的可檢信號特征參數(shù)，即信息參數(shù)，來對處理結(jié)果進行評價。

溫差為缺陷區(qū)與附近正常區(qū)表面溫度的差，即

信噪比定義為

從表1 中的信噪比數(shù)據(jù)對比可明顯看出，經(jīng)減背景預(yù)處理能夠提高原始熱像的信噪比；溫度圖像經(jīng)小波增強后信噪比得到顯著提高。小波增強后熱像的信噪比約為原始熱像的16 倍。

表1 缺陷區(qū)各處理階段的信噪比

4 結(jié)論

本文研究了在原始熱像信噪比差的情況下，振動熱像的小波缺陷增強方法。研究結(jié)果表明：經(jīng)小波分析處理并重建的振動紅外熱像序列可顯著地提高缺陷對比度和信噪比，從而能有效地提高振動紅外熱像檢測缺陷檢測能力。以V 型鋁合金結(jié)構(gòu)裂紋檢測為例，小波圖像增強后的信噪比約為原始熱像的16 倍。

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