聯合變換相關圖像識別在鍋爐檢驗中的研究

鮑永生

（安徽省特種設備檢測院，安徽 合肥230051）

1 概述

鍋爐是一種典型的承壓設備, 對于社會經濟的發展有著重要的作用。在其使用的過程中出現故障問題,勢必會危及員工及周邊人民群眾的的生命健康與財產安全。因此,做好鍋爐設備的檢驗工作對于保障鍋爐安全運行,維持企業生產、保障經濟發展具有重要的促進作用。傳統的鍋爐檢驗方式是鍋爐檢驗人員使用外觀目測法、錘擊檢查法和燈光檢查法對鍋爐設備進行檢驗。由于檢驗環境的限制，以及目前法律法規規定的檢驗周期的限制，無法對鍋爐的缺陷情況進行即時進行發現和提醒。因此，新型高速、準確的、無人化鍋爐檢驗技術對我國鍋爐檢驗的發展都具有巨大的推動意義。

圖像識別是指檢測和判斷圖像中是否包含某一特定信息的圖像，例如從鍋爐缺陷知識庫中識別其特定的缺陷種類；從多種類品質庫中找出所需品質的物品，如缺陷類型等的快速篩選；在整體照片中識別出缺陷部位等。光學圖像識別有許多種方法:匹配濾波相關、聯合變換相關、光電神經網絡和計算機處理等。聯合變換相關法于1966 年C.S.Weaver 和J.W.Goodman 提出，由于實時光電轉換器件的發展，給這方面的工作帶來新的活力。近年來，有關的研究日漸活躍，光電混合聯合變換相關器（JTC）已成為圖像識別的重要手段，相比前者既不需要在傅立葉面設立復雜的濾波器，也不需要精準的光路[1]。其參考和目標圖像可同時輸入光學系統，特別在要識別目標需要經常更換時非常有用，可實現并行快速、實時處理光學圖像的要求[2]。當前液晶空間光調制器成本低，且已有較高的空間分辨率，在JTC 中利用空間光調制器和CCD 攝像裝置配合計算機可簡捷地實現實時聯合變換圖像識別的通用實驗平臺，在計算全息技術、衍射光學元件制造和光聲光熱技術中方便地使用。

2 聯合變換基本原理

聯合變換相關實驗利用傅里葉光學中的2f 系統，如圖1 所示，其中L 為傅里葉變換透鏡，在透鏡的前焦面上并列放上參考圖像f(x,y)和待識別的圖像g(x,y),其中心坐標分別為（a,0）和(-a,0)，用準直的激光束照明這兩個圖像。通過透鏡進行傅里葉變換，在透鏡的后焦面上的振幅分布為，

圖1 2f 傅里葉光學系統

如果用普通膠片、全息干板或CCD 等光電探測器直接接收此傅里葉譜，由于它們都是對光強有響應的接收器即所謂平方律探測器[4]，所以得到的信號為（稱為功率譜）：

對上述聯合傅里葉功率譜再進行傅里葉變換，將物平面換成拍攝的功率譜，再利用2f 系統，進行逆傅里葉變換，根據傅立葉變換的相關定理，在后焦面可得到四項，如（3）式所示。第一項是 f(x,y) 的自相關，第二項是 g(x,y)的自相關，第三項是f(x,y)和g(x,y)的互相關，只是在x' 軸上平移了-2a，第四項也是f(x,y)和g(x,y)的互相關，只是在x'軸上平移了2a。第一和第二項位于輸出平面的中心，稱為0 級項，第三和第四項為一級項，正是所要求的相關輸出信號。它們位于（-2a ,0）和（2a ,0）所以與0 級項可以分開。f 和g 的形式相同時第三和第四項相同。

3 聯合變換相關圖像識別儀器構造

實驗平臺如圖2 所示，第一步，使用計算機產生參考圖形和待識別圖形(由CCD 拍攝后采集)，將兩個圖形并排輸入如圖1中的LCTV，激光經擴束和準直后，透過液晶光調制器的光被圖形調制并變成相干光，經過傅里葉透鏡后在透鏡后焦面上得到兩者的功率譜，再成像到CCD 面陣上。CCD 接收到的功率譜利用采集卡送入計算機。第二步，圖像的功率譜經過計算機處理后，用LCTV 顯示出來，再經過以上同一光路，在CCD 上獲得圖形的相關光斑。分析相關光斑的信息就可對待識別圖形（目標圖像）和參考圖形的相似性做出判斷。

4 聯合變換相關圖像識別技術的發展

圖像識別是指對特定的輸入圖像信息進行比較、判斷和比較，進而得到特定的信息。聯合變換圖像識別是利用相關聯合變換從混亂的圖像信息中找到所需的圖像，以達到識別圖片進行評級的目的。這個過程是利用光學方法獲得目標圖像的信息同已定量定級的圖片知識庫系統進行判斷并做出決定的過程。因此，這個過程具備光學識別的特點，快速、便捷、可并行處理。相關變換圖像識別重要的應用前景，引得各國科學家對其進行研究。從20 世紀60 年代Michigan 雷達實驗室開始從事光電相關模式識別技術的研究，20 世紀70 年代開始研究彈上光學相關器[3]。1990 年美國飛機推力實驗室成功的將光學相關器應用于遠程導彈制導。1999 年美國研制成功了目標自動識別的灰階光學相關器。目前，該技術的研究還在進一步發展中[4]。

圖2 聯合變換相關實驗裝置

我國的相關圖像識別技術的研究也是如火如荼。20 世紀90年代，小波變換理論以及變換理論的發展將聯合相關變換引入圖像識別中。聯合相關變換圖像識別方法在軍事、醫療、衛星、工業工程、自動化等領域應用越來越多。長春理工大學成功研制了光電混合聯合變換器。長春理工大學的王文生課題組提出了梅林變換[5]和小波變換[6]方法解決了目標尺寸變化的問題。2010 年，Soble 邊緣檢測算法[7]應用于聯合變換器中解決了低對比度目標的識別和探測問題。

5 聯合變換相關圖像識別技術展望

聯合相關變換圖像識別技術具有快速、高效的檢測識別特點，并能實現對各類材料材料的識別。 這為鍋爐檢驗檢測提供了新的技術方法，目前研究的重點是建立合理的鍋爐缺陷知識庫，對鍋爐缺陷進行定量化和質量化的定級描述，以實現目標圖像的區分。未來聯合相關變換圖像識別技術將會大大的提高鍋爐缺陷評定和識別的效率和準確性，并實現鍋爐檢驗的無人化。