运行多年的水下结构物在水下环境中会存在不同程度的点蚀。金属构件点蚀后,截面应力提高, 整个结构强度削弱,承载能力下降,直接影响结构的安全运行<1>。因此,必须定期对其进行检 测与安全评估,而点蚀缺陷的识别和定量分析结果可为水下结构物应力计算和安全可靠性评估提供 必要的数据<3>。点蚀检测的常用方法有超声波测量法和直接测量法。超声波检测法只能测量点 蚀缺陷的厚度而不能计算点蚀面积,而且对表面要求较高,因此费时费力且成本较高;直接测量法 是用测量仪器(常用焊缝检验尺)直接量出蚀坑的深度,因而精度不高。目前较新的近代电化学技 术(如扫描探针技术)尚处于发展阶段,该技术数据处理繁琐,测量结果可信度较低<3>。针对 这些问题,笔者提出一种基于图像处理和模式识别技术的水下结构物点蚀缺陷识别和定量分析方法 。1 水下结构物点蚀缺陷图像的采集该水下图像采集系统主要包括水下摄像头、碘钨灯照明光源 、视频采集卡、地面控制器(包括电源、主机、显示器)等设备。采集点蚀缺陷图像时,用光源照 射水下结构物,通过摄像头中的光敏传感器接收结构物的反射光,并将它转变成电信号,再经电路 和计算机处理变成可显示的目标图像。由于摄像头采集到的水下结构物的动态图像信号是模拟视频 信号,须通过图像采集卡将模拟的视频信号转换为数字视频信号。2 点蚀缺陷的识别原理图像识 别是图像处理和模式识别的结合过程<4>。通常采用统计图像识别方法,其框图如图1所示。数 字化的任务是把图像信号变成计算机能够接受的数字信号;预处理的目的是去除干扰、噪声及差异 ,进行图像增强,将原始信号变成适合于计算机进行特征抽取的形式;然后对经过预处理的信号进 行特征抽取,主要利用图像分割等技术,针对点蚀缺陷的特征,提取出特征参数,最后根据提取的 特征参数,采用合适的识别准则,进行缺陷识别。图1 统计图像识别框图2.1 点蚀缺陷图像 的预处理水下结构物的缺陷图像在采集和传输过程中,由于受到水下环境的影响以及传输过程中各 种电器信号的干扰,会产生多种噪声,如图2所示为含有噪声的原始图像。图2 原始图像这些噪 声主要有水粒子散射脉冲噪声和高斯噪声,需要根据不同的噪声选择不同的滤波器,本文中采用中 值滤波与小波分析相结合的噪声滤除方法。小波变换技术能够较好地滤除高斯噪声,分别采用Da ubechies小波、Marr小波等不同的小波基,对缺陷图像进行去噪处理,通过处理效果 的分析比较,可知采用2阶Daubechies小波变换处理缺陷图像可以得到满意的效果(图 3)。中值滤波方法用于消除水粒子散射非常有效,而且在一定条件下,可以克服线性滤波器所带 来的图像细节模糊,同时便于计算,中值滤波后图像见图4。噪声去除后,采用尺度变换增强方法 来增强目标与背景的对比度,如图5所示。试验表明,这种预处理方法是有效的。图3 小波去噪 后的图像图4 中值滤波后的图像图5 尺度变换增强后的图像2.2 点蚀缺陷图像目标与背景 的分割水下结构物点蚀缺陷图像经过上述去噪预处理后,由于缺陷形态的不均匀性,经试验证明, 直接采用数字图像分析方法不可能实现目标与背景的分割<5>。因此,需要编写计算机程序来编 辑图像,采用预先定义的颜色(如白色)来填充图像中每一个点蚀缺陷的区域,图6所示为填充后 的点蚀坑缺陷。图像填充后目标和背景的对比度明显增强,采用阈值分割法将其转化为二值图像, 为后面点蚀缺陷的识别以及特征的定量分析奠定基础,图7所示为点蚀二值图像。2.3 点蚀缺 陷特征参数的确定图像特征主要有彩色特征(灰度特征)、几何特征以及纹理特征。彩色特征包括 均值、方差、色度变化、偏度、峰度以及红蓝色度比等;几何特征包括目标周长、面积以及圆度等 ;纹理特征主要包括能量、惯量、熵、均匀度以及相关性等<6>。由于点蚀缺陷的纹理特征比较 复杂,计算量大,因此,本文中只对彩色特征和几何特征进行计算和比较。图6 填充后的点蚀图 像图7 点蚀二值图像3 点蚀缺陷的定量分析对点蚀缺陷的特征参数进行定量分析的主要步骤: 首先计算出点蚀缺陷图像的特征尺寸(像素数);然后,根据特征的类别选择系统标定方法;最后 ,从目标图像所占的像素数来确定目标的实际尺寸。3.1 点蚀缺陷图像特征的定量分析将点蚀 缺陷识别出来后,需要对点蚀缺陷特征量进行定量分析。需计算的特征量有点蚀坑的数量、点蚀坑 面积和面积百分比等。图2示例的点蚀坑面积及面积百分比分布柱状图如图8所示。图8 点蚀图 像特征的定量分析3.2 系统标定方法系统标定的基本方法是先制作一个已知精确尺寸的“标定 模板”,然后用视觉系统去测量此标准模板在图像中的像素数。根据模板的实际尺寸以及像素数量 ,可以得到每个像素所相当的实际尺寸。本系统标定的方法是:在特殊的防水纸上精确画出具有某 种特征的图像,然后把这张纸贴在被测物上,通过图像采集以及特征提取,计算出当量像素值。根 据不同的缺陷特征,系统采用两种标定模板。一种是用于长度标定的具有精确尺寸的标准方格,另 一种是用于面积标定的具有精确尺寸的标准圆(考虑到点蚀缺陷的形状多为圆形)。下面以面积标 定为例简要介绍系统采用的二次标定法。二次标定法主要是为了消除视觉系统中存在的系统误差来 确定系统的脉冲当量值Q。已知标定模板中圆的面积S(mm2),计算出图像中的像素数N,考 虑测量系统的误差E时,则根据下式计算系统的脉冲当量值Q: S=QN+E.(1)然后,通 过一次摄像,获得包含两个不同直径的圆的面积。通过两次标定可以确定脉冲当量值Q和系统误差 E。最后,根据公式(1)来计算缺陷的实际面积。3.3 点蚀缺陷实际特征的定量计算以图2 点蚀图像特征为例,系统模板分别取直径为50mm和100mm的圆形,测出它们在图像中所占 的像素数N1和N2。将其代入公式(1),可以得到系统的脉冲当量值Q以及系统产生的测量误 差E,从而计算出相应特征的实际值。系统二次标定后的标定结果如表1所示。点蚀坑实际特征的定量分析结果如下:点蚀数为15,最大点蚀面积、最小点蚀面积、平均点蚀面积、点蚀总面积和背景面积的像素分别为453,41,176,2640及40560;面积实验值分别为302989,298.33,1193.38,17529.7,268939.3mm2。表1 系统二 次标定结果圆形模板直径D/mm圆面积S/mm2像素数N脉冲当量Q/(mm2·像素-1) 系统误差E/mm2501001962.57850.030011886.6326.504 结束语基于水下成像技术、图像处理与模式识别以及计算机视觉技术,对点蚀缺陷进行了识别与 定量分析。缺陷识别的最终目的是为了给结构的安全评估提供依据,如果缺陷模式与安全评估有较 好的对应关系,将有利于评估方法的制定,否则将使评估程序复杂化,甚至造成某些识别出来的缺 陷难以找到有效的评估手段,识别也失去了意义。提出了一种适用于水下结构物缺陷定量分析的二 次标定方法,该方法简单易行,快速有效。通过对点蚀的识别及其特征的定量分析,可以进一步分 析点蚀产生的原因,并采取相应正确的防护方法加以保护,延长水下结构物的使用寿命。由于系统 采用单视觉硬件,很难获得点蚀缺陷的深度,但结合其他的无损检测方法(如超声波检测及激光检 测)将使整个系统更加完善。水下结构物点蚀缺陷的识别与定量分析@陆玲$中国石油大学机电工程学院!山东东营257061
@陈国明$中国石油大学机电工程学院!山东东营257061
@林红$中国石油大学机电工程学院!山东东营257061水下检测;;缺陷识别;;
点蚀;;图 像处理;;安全评估运行多年的水下结构物会存在不同程度的点蚀缺陷,必须对其进行检测和安全 评估。基于图像处理、模式识别以及计算机视觉技术提出了一种水下结构物点蚀缺陷识别与定量分 析方法。用采集设备获得点蚀缺陷图像,对其进行特殊的图像处理后,提取其特征并进行识别,通 过摄像机系统标定确定缺陷的真实尺寸。分析了水下结构物点蚀缺陷的特征提取和识别的理论依据 。用二次标定法对摄像机进行了系统标定,并结合实例给出了标定当量及点蚀特征的实际值。点蚀 缺陷识别和定量分析结果为水下结构物应力计算和安全可靠性评估提供了必要的基础数据。<1> 郑圣义,原玉琴.水工金属结构安全检测与评估方法综述
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