红外图像处理技术在金属表面缺陷检测中的应用_徐长航.pdf

第3 1 卷第1 0 期2 0 0 9 1 0 5 1 红外图像处理技术在金属表面缺陷检测中的应用 Application of infrared thermography technology in surface defects detection of products in metal 徐长航 陈国明 谢 静 X U C h a n g h a n g C H E N G u o m i n g X I E J i n g 中国石油大学 华东 机电工程学院 东营 2 5 7 0 6 1 摘 要 红外热成像技术用于金属材料产品表面缺陷检测时 具有图像对比度低 噪声较大 缺陷目 标小等特点 因此图像处理是进行红外热成像无损检测的重要基础 本文在含缺陷钢制试件红 外热像检测实验的基础上 利用直方图均衡化 高频强调滤波 区域生长等多种图像处理技术 实现了裂纹 圆孔等不同类型缺陷时缺陷几何特征信息的提取与识别 并考虑了腐蚀因素的影 响 论文的研究为最终开发出基于红外热成像技术的缺陷自动检测和识别系统奠定了基础 对 于应用红外热成像技术进行产品质量控制和结构健康监测具有良好的参考价值 关键词 红外热成像技术 图像处理 表面缺陷 产品质量控制 结构健康监测 中图分类号 T N 2 1 文献标识码 B 文章编号 1 0 0 9 0 1 3 4 2 0 0 9 1 0 0 0 5 1 0 4 收稿日期 2 0 0 9 0 2 1 0 基金项目 国家 8 6 3 计划资助项目 2 0 0 6 A A 0 9 Z 3 5 5 国家自然科学基金项目 5 0 6 7 9 0 8 3 作者简介 徐长航 1 9 7 6 男 山东巨野人 讲师 博士 研究方向为海洋石油开发装备结构分析及安全性能评价 机械设备故障诊断 油气开发过程及装备的安全技术等 0 引言 在机械产品的加工和工程结构的建造使用过程 中 经常会产生包括裂纹 凹坑 孔洞等多种类型 的表面缺陷 这些缺陷的存在必然会对产品功能 结构完整性和安全性能等方面产生不利影响 因此 及时 有效地对机械产品和工程结构的表面缺陷进 行检测具有重要意义 表面检测技术作为一种产品 质量控制的重要手段 目前正广泛地应用于机械产 品质量控制和工程结构健康监测等工程领域 常用 的表面检测技术主要包括目视检测 射线检测 机 器视觉和红外热成像技术等 红外热成像是近年来发展起来的一种无损检测 技术 当材料内部或者表面存在缺陷或者材料不均 匀现象时 物体各部位产生的红外发射就会有所区 别 即形成所谓的 热区 和 冷区 这种差别 被红外热像仪的光学元件接受后就会形成红外图 像 从而实现对产品质量和结构健康状态的非接触 监测 1 红外热成像无损检测方法具有便捷快速 检 测范围广和结果直观等优点 同时由于它是基于物 体表面热辐射的检测技术 因此基本不受光线的影 响 比可见光图像检测技术的适用性范围更广 鉴 于上述优点 红外热成像技术在机械 电力 医疗 和航空航天 工程结构等领域逐渐得到越来越广泛 的应用 许多学者利用红外热像仪进行材料疲劳损 伤和表面缺陷检测等方面的实验和理论研究 并取 得一定的研究成果 2 6 红外图像处理和温度数值变化是进行材料缺陷 检测的两种途径 二者各有特点 前者检测效率较 高 适用于缺陷的定性检测和二维几何形态的定量 检测 后者适用于缺陷引起的损伤程度的定量识别 尤其是缺陷深度的确定 本文以含有不同类型缺陷 的金属试件为实验对象 利用多种方法和技术对实 验得到的红外热图进行处理 从而实现了对金属材 料表面缺陷特征信息的自动 有效的提取和识别 为后续开发出能够自动 准确地进行缺陷检测和识 别的红外检测和评估系统奠定必要的基础 1 含缺陷金属构件的红外检测实验 1 1 实验简介 本文实验对象为材料为 4 3 号钢制成的板型试 件 为了使得研究结果具有普遍性 事先在试件上 人工预制了三个缺陷如图 1 所示 0 5 mm深裂纹 5 2 第 3 1 卷第 1 0 期2 0 0 9 1 0 1 m m深裂纹和 4 m m的通孔 此外 为了便于考察 腐蚀现象对于实验结果的影响 首先对试件整体进 行腐蚀处理 然后再对图1 中左边箭头所指的位置 的腐蚀层进行了打磨清理 而其他位置的腐蚀现象 保持不变 实验过程中采用S A T H Y 6 8 5 0 型红外热 像仪作为检测仪器记录试件的温度场 该仪器的主 要特性如下 系统获取数据的最大帧速为5 0 帧 秒 温度分辨率为0 0 8 空间分辨率可达1 3 m r a d 实 验时需要选择热激励方式来改变试件整体或局部的 温度 从而使得试件内部出现热交换现象 然后利 用红外热像仪将试件在一定时间范围内的温度场变 化情况以视频的方式记录下来 图 1 实验对象 1 2 实验结果 红外热像仪给出的实验结果为包含多帧图像的 图像序列 图2 为采用电炉加热作为热激励方式时 采集所得视频中的一帧图像 本文就以此作为图像 处理的对象 实现缺陷的检测和识别 分析图2 可以看出含缺陷金属材料的红外图像 具有如下特点 1 试件红外图像的对比度较差 过渡性较强 图2 中试件图像与环境之间具有较好的对比度 但 是试件内部之间的对比度非常差 尤其是裂纹与试 件其他部位之间没有明显的区别 这主要是由于试 件表面的温差较小 尤其是当缺陷较小时最为明显 2 试件红外图像的噪声大 图像边缘模糊 由 于受红外热像仪像素较低 试件表面锈蚀或油污等 因素的影响 图2 所示试件红外图像信噪比较低 温 差区间的界限也不明显 3 对检测目的有价值的目标相对较小 红外热 像仪通常采用远距离 非接触式的工作方式 因此 往往检测对象仅为整个检测空间中的一小部分 而 检测对象的缺陷一般又处于检测对象的局部位置 因此将有意义的目标区域从整个检测空间中准确地 分离出来是进行缺陷检测的基础 由此可见 虽然红外图像中包含了丰富的缺陷 信息 是缺陷检测的重要依据 但是由于受噪声和 对比度等因素的影响 红外图像的质量较低 难以 直接利用其自动 快速 有效地进行缺陷检测和识 别工作 因此本文下面将从噪声消除 图像增强 区 域分割等多个方面对采集所得原始红外图像进行图 像处理 改善红外图像的质量 从而将有意义的缺 陷信息从背景图像中提取出来 以利于缺陷特征的 检测和识别 图2 试件红外图像 2 红外图像处理及分析 2 1 图像预处理 图像预处理的目的主要是对如图 2 所示原始红 外图像进行格式转化和消噪处理 在保留图像细节 特征的前提下 有效提高图像质量 这里所说的图 像预处理的步骤主要包括 图像格式转化 R GB图 像转化为灰度图像 图像区域选择 基于中值滤波 的图像消噪处理等 由于图像预处理涉及的技术比 较简单 同时限于篇幅原因 这里仅给出每一步骤 图3 灰度变化结果 第3 1 卷第1 0 期2 0 0 9 1 0 5 3 处理后的结果 图3 图5 具体每一步骤所用方法 请参见文献 2 经过图像预处理后 图像由原来的 R G B 格式转化成既保留图像特征信息又便于处理的 灰度图像 同时提高了图像整体的清晰度和均匀度 缺陷信息在一定程度上得到强化 为后续处理奠定 了基础 2 2 红外图像增强 从图5 所示图像效果可以看出 经过图像预处 理后 图像模糊和对比度欠佳仍然是需要解决的主 要问题 很显然 与缺陷相关的图像信息是缺陷检 测中最关键的基础信息 而从频域的角度而言 与 缺陷相关的图像信息往往都是图像特征变化比较剧 烈的部分 亦即高频部分 因此可以通过对图像的 高频部分进行锐化处理 实现含缺陷试件红外图像 的增强 从而达到改善图像的视觉效果 提高图像 缺陷信息清晰度的目的 最常用的图像锐化处理方法是对图像进行高通 滤波 高通滤波是一种频域滤波方法 频域滤波就 是先将图像变化到频率域 然后对图像的频谱进行 分析处理 高频滤波的作用是将信号中的低频成分 进行衰减或抑制 保留图像的高频部分 经过高频 滤波后的图像的特点是可以突出图像的边缘和缺陷 的细节 因此也可称为锐化滤波 但是高通滤波的 其中一个缺点是偏离了直流项 把图像的平均值降 低到了零 从而使图像失去了大部分原图像所呈现 出来的背景色调 7 针对这个问题 一种处理方法是 将高通滤波器乘以一个大于 1 的常量系数 然后再 与一个偏移量进行相加 此即为高频强调滤波方 法 8 常量系数突出高频部分的同时 也增加了低频 成分的幅值 但是如果偏移量小于系数 则可以保 证低频成分增强的影响弱于高频成分增强的影响 本文采用了巴特沃兹高频强调滤波器 其传递函数 为 1 式中a 偏移量 本文取值为0 5 b 常量系 数 本文取值为 2 0 H h p u v 是高通滤波器的传递 函数 应用上述高通强调滤波方法处理后的结果如 图6 所示 从图中可以看出处理后红外图像的缺陷 信息与背景信息得到了很好的区分 实现了图像增 强的目的 2 3 基于区域生长方法的红外图像分割 由图6 可知 经过图像增强处理后的试件红外 图像的缺陷特征已经比较突出 但是图像中仍然存 在大量的噪声信息 比较图6 中的缺陷和背景噪声 的信息特征可以看出 噪声像素之间孤立性特征非 常明显 而缺陷信息之间则具有相互连通的特点 因此下面就依据这一特征 采用区域生长法对图所 示红外图像作进一步处理 以求达到消除噪声 突 出缺陷特征的目的 区域生长是一种基于区域的串行分割技术 其 基本思想是将具有相似性质的像素 或小的区域 合 并起来构成新的区域 9 具体实现过程为 首先在每 一个要分割的区域选择一个种子像素作为生长的起 点 然后按照某种事先确定的阈值或相似准则 将 种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相近性质 的像素合并到种子像素所在的区域中 将这些新像 素当作新的种子像素继续进行上面的过程 直到再 没有满足条件的像素可被包括进来 这样就生长出 一个区域 应用区域生长方法进行图像分割处理时 需要解决3 个方面的问题 一是选择或确定一组能 正确代表所需区域的种子像素 二是确定在生长过 程中能将相邻相素包含进来的准则 三是确定生长 条件停止的条件或准则 本文将图6 中灰度较高的 像素点作为初始种子点 相似准则取为 2 式中 为分割区域R 的灰度均值 y 是待判断像素点 的灰度值 w 为非负权值 s 即为待判断像素点与区 域R的相似性 当s 足够小时 就认为像素点与区 域相似 可以并入区域R中 同时将新区域的灰度 图 4 图像区域选择结果图 5 中值滤波结果 5 4 第 3 1 卷第 1 0 期2 0 0 9 1 0 均值更新为 3 其中n 为区域R中的像素点数目 图 7 为应用区域生长方法对图 6 进行进一步处 理后的结果 为了便于突出显示缺陷的特征 进一 步对图 7 进行了反色处理 结果如图 8 所示 分析 图8 可以得出如下结论 1 经过一系列图像处理过程 试件中不同深度 的裂纹和通孔这两类缺陷的位置 平面几何特征等 信息均被完整 有效地提取出来 从而不仅达到了 缺陷检测和识别的目的 还为进一步开发自动缺陷 检测和识别系统提供了关键的技术基础 2 试件左下方区域图像信息也得到了突出显 示 造成这一现象的原因是 由于试件中仅此区域 经过了腐蚀层的清理 造成该区域的热辐射特性与 试件其他区域相比有很大差异 而图像处理的结果 是将试件保留腐蚀层区域的图像信息作为噪声信息 进行了抑制处理 因此这个位置的图像信息才得以 保留并突出显示 其实这也从另外一个角度证明了 上述图像处理方法可以有效排除腐蚀因素对缺陷检 测效果的干扰 由于工程中实际待检测对象表面经 常存在腐蚀现象 而且难以彻底清理 因此这一点 对于在工程实际中应用红外热成像技术进行缺陷检 测具有重要的参考价值 3 经过处理后得到的缺陷信息的几何形状并 非是完全规则的直线或圆孔 在缺陷信息附近仍然 存在数目较少 幅值较小的 毛刺 这可能是由于 试件表面的腐蚀程度存在细微差异或图像处理精度 原因造成的 需要指出的是 这些细节图像信息 的存在并不会对检测结果的整体精确度产生较大影 响 当然也可以尝试通过对图像进一步进行腐 蚀 膨胀或开 闭运算 将 毛刺 信息加以 抑制或者消除 3 结论及建议 1 应用本文的图像处理方法步骤对实验所得 含缺陷试件的红外图像进行处理后 可以实现对缺 陷的有无 缺陷位置以及平面几何尺寸等多项关键 信息的有效提取 从而为最终研制开发基于红外热 成像技术的缺陷自动检测和评估系统奠定基础 2 实验及分析结果证明 本文的图像处理方法 不仅能够实现不同类型缺陷特征信息的精确区分和 识别 并且可以排除腐蚀因素对检测效果的干扰 同时整个处理过程的计算效率较高 因此具有良好 的工程适用性 3 经过处理后的红外图像仍然难以表征试件 缺陷的深度信息 建议在下一步工作中 将本文研 究结果与缺陷周围温度梯度变化的信息加以融合 从而实现三维缺陷信息的准确提取和缺陷形态地精 确重构 参考文献 1 田裕鹏 红外检测与诊断技术 M 化学工业出版社 北京 2 0 0 6 2 徐长航 陈国明 谢静 基于红外图像处理技术的钢制构件 疲劳损伤识别 J 石油矿场机械 2 0 0 8 1 1 3 刘浩 曾伟 丁桦 等 利用红外热