[发明专利]一种基于DIP和DICM的疲劳裂纹长度在线检测方法

权利要求书

1.一种基于DIP和DICM的疲劳裂纹长度在线检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：获取预制裂纹的顶点坐标，过程如下：

（1.1）在预制裂纹缺口上下边缘分别选取ROI矩形区域，使用一系列垂直于上下边缘的搜索线将矩形区域等间隔进行划分；

（1.2）根据裂纹图像边缘灰度梯度分析结果设定适当的灰度梯度阈值；

（1.3）沿垂直搜索线检索确定预制裂纹缺口上下边缘整像素点，然后采用亚像素边缘检测算法得到预制裂纹上下边缘点的亚像素坐标；

（1.4）将预制裂纹上下边缘点的亚像素坐标进行储存；

（1.5）对预制裂纹缺口边缘进行最小二乘法直线拟合，然后求得两条边缘直线的交点，即为预制裂纹顶点，将所述预制裂纹顶点作为裂纹起点；

步骤2：通过步骤1确定的疲劳裂纹起点到试件裂纹图像右边缘的区域内，选择沿水平方向的狭长矩形区域并将其划分为两行相同尺寸的多个矩形图像子区，其中，上一行只包含试件表面背景，下一行包含裂纹，通过试件表面区域与裂纹区域均方差值关系实现裂纹区域的定位；

步骤3：根据自适应阈值确定算法得到不同裂纹区域边缘梯度阈值；

步骤4：根据得到的各个裂纹区域的阈值，使用自适应阈值边缘检测算法对图像裂纹进行识别，得到裂纹边缘轮廓并初步确定裂纹尖端的位置；

步骤5：使用DICM技术计算出裂纹尖端位移场，过程如下：

（5.1）输入参考图像和目标图像；

（5.2）根据DIP裂纹轮廓计算结果，在参考图像中确定ROI，并将其划分为m×m大小的若干子区，子区中心点坐标为（x_i,y_i）；

（5.3）确定形函数和相关系数表达式，参考子区中任意点Q（x,y）对应目标子区点Q（x’,y’）可通过形函数确定；

（5.4）利用整像素搜索得到参考子区中心点位移u，v;

（5.5）对整像素点周边点相关系数拟合求极值；

（5.6）得到亚像素位移结果；

步骤6：基于DIP得到的裂纹初尖端位置，在试件散斑表面对应位置处向前延伸10 mm，并在延伸线两侧均匀布置多个虚拟引伸计，通过DICM位移场计算两个测点之间的位移，得到裂纹尖端附近位移张开量曲线，利用位移突变特性计算得到精确的裂纹尖端位置。

2.如权利要求1所述的一种基于DIP和DICM的疲劳裂纹长度在线检测方法，其特征在于，所述步骤3中，确定不同裂纹区域自适应阈值的过程如下：首先，计算背景子区的平均灰度值和含裂纹子区的最小灰度值，并计算同一列两个子区之间两者的灰度差值，即上一行子区的平均灰度与下一行子区的最小灰度之差；然后由背景子区与含裂纹子区灰度均方差关系得到阈值确定比例系数，最后将同一列两个子区计算得到的灰度差值乘以相应子区计算得到的比例系数得到裂纹区域不同图像子区对应的梯度阈值即边缘检测阈值。

3.如权利要求1所述的一种基于DIP和DICM的疲劳裂纹长度在线检测方法，其特征在于，所述步骤4中，根据得到的各个裂纹区域的阈值，使用自适应阈值边缘检测算法对图像裂纹进行识别，得到裂纹边缘轮廓并初步确定裂纹尖端的位置；在进行疲劳裂纹边缘检测时，基于试件裂纹区域的定位，确定裂纹边缘检测ROI即含裂纹区域，通过自适应阈值确定算法得到裂纹区域从裂纹起点到尖端对应子区的不同梯度阈值，将所确定的含裂纹区域作为ROI，并使用一系列垂直于裂纹边缘的搜索线将矩形ROI等间隔划分；根据搜索点所在图像子区，由相应图像子区计算所得梯度阈值作为边缘检测阈值，该阈值高于噪声及试件背景小边缘灰度梯度，而低于裂纹边缘灰度梯度，当被检测像素点的灰度梯度高于该阈值时判断为疑似边缘点，否则判断为非边缘点；裂纹边缘为山谷状边缘，包括上边缘、谷底和下边缘三部分，其中上边缘为下降边缘，其灰度梯度值为负，下边缘为上升边缘，其灰度梯度值为正，根据该分布特点进一步将疑似边缘点分为上疑似边缘点和下疑似边缘点，然后计算沿同一垂直搜索线上的上、下疑似边缘点分别到预制裂纹扩展水平线距离的绝对值大小，进一步确定上、下边缘点，随后采用最小二乘法分段直线拟合得到裂纹连续上、下边缘，通过对裂纹上、下边缘垂直方向取中点的方法得到裂纹的骨干即裂纹扩展基本路径。