[发明专利]一种基于图像处理的钢梁裂纹检测方法

摘要

本发明涉及一种基于图像处理的钢梁裂纹检测方法，属于故障诊断技术与信号处理分析技术领域。本发明包括步骤：首先建立钢梁裂纹的特征训练样本集，并制作样本图像的Ground Truth集合，建立基于结构化随机森林的钢梁裂纹检测分类器；然后对采集图像中每个时间段内的裂纹图像进行拼接；利用生成的钢梁裂纹检测分类器对拼接后的裂纹图像进行钢梁裂纹的粗略边缘检测，得到粗略边缘检测结果；最后对粗略边缘检测结果进行精确的裂纹筛选与定位。本发明用训练好的钢梁裂纹检测分类器能够高效、快速、准确地提取方形钢梁存在的裂纹信息的，以实现及时快速地进行故障的排除，提高工厂的经济效益并保障工作人员的人身安全。

主权项

1.一种基于图像处理的钢梁裂纹检测方法，其特征在于：首先建立钢梁裂纹的特征训练样本集，并制作样本图像的Ground Truth集合，建立基于结构化随机森林的钢梁裂纹检测分类器；然后对采集图像中每个时间段内的裂纹图像进行拼接；利用生成的钢梁裂纹检测分类器对拼接后的裂纹图像进行钢梁裂纹的粗略边缘检测，得到粗略边缘检测结果；最后对粗略边缘检测结果进行精确的裂纹筛选与定位；所述基于图像处理的钢梁裂纹检测方法的具体步骤如下：Step1、首先抽取钢梁裂纹图像，建立钢梁裂纹的特征训练样本集，并制作样本图像的Ground Truth集合，共同构成基于钢梁裂纹图像的训练集合S；其次建立基于结构化随机森林的钢梁裂纹检测分类器h(x,θj)，通过建立节点j的训练集合Sj∈X×Y，确立h(x,θj)中随机变量θj能够最大化信息增益的森林模型，使得钢梁裂纹检测分类器的输出结果为离散数值；x表示特征训练样本集中的某一个特征向量，X表示特征训练样本集中的特征向量集合，Y表示特征训练样本集中的Ground Truth集合；Step2、对采集图像中每个时间段内的裂纹图像进行2个侧面和1个底面共3个面的拼接，并依据检测钢梁的先后顺序对拼接后的裂纹图像进行命名并保存到电脑中相应的文件夹里；Step3、对拼接后的裂纹图像进行钢梁裂纹的粗略边缘检测；首先利用裂纹拼接图像的常规性、相关性进行裂纹图像特征向量提取，然后用生成的钢梁裂纹检测分类器对每一幅图像提取的特征向量进行投票判断类别，每棵树都对新样本判断一种类别，最后输出由所有决策树的分类判断结果，即粗略边缘检测结果；Step4、对得到的粗略边缘检测结果进行精确的裂纹筛选与定位；根据符合规定裂纹的尺寸、面积等特性，筛选去冗余的信息，保留符合要求的裂纹信息，并以图像左上角为坐标原点确定图像内的裂纹位置，显示处理后的图像并以Excel表格的形式告知工作人员焊接裂纹的坐标；Step5、循环步骤Step2至Step4，直至已有钢梁检测完毕。