CN114022460B 一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法 （华东交通大学）_第1页
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一种剪切散斑干涉视频图像多缺陷融合方法本发明为一种剪切散斑干涉视频图像多缺无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图2运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位图像，利用模型对相位图视频中每一帧图像进行缺陷自动识别，从而得到每一帧图像中的缺陷子图根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的对截取的缺陷子图像进行二值化、条纹细化、消分支图像处理步所述运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位所述根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的质根据最大的参数μ值选取缺陷视频图像中同一个位置最好的缺陷子图像，并将该子图个卷积层后，最终转换为具有两个通道的特征向量；加上缺陷条纹图像I表示为{Ii,i=i表示为像素点i对应的灰度值,Z表示为像素个数；则特征3缺陷条纹图像I的输出特征向量Ifm可以表示为Irm=(Hf,i=1,…,z):然后使用c所述获得缺陷子图像的骨架线图像的过程包括将缺陷子图像输入到已经训练好的缺4[0003]剪切散斑干涉仪用于测量材料内部缺陷时，需要借助外图像中每个缺陷位置的高质量的缺陷子图像，并将其替换真实图像中的相应位置的图像，5个卷积层后，最终转换为具有两个通道的特征向量；加上缺陷条纹图像I表示为{Ii,i=[0021]缺陷条纹图像I的输出特征向量Ifm可以表示为Im=(Hf,i=1,…,2):然后使用[0030]进一步地，运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测物体内部缺陷相位图6[0032]进一步地，根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价缺陷子图像的质量包[0035]根据最大的参数μ值选取缺陷视频图像中同一个位置最好的缺陷子图像，并将该便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、7图像中每个缺陷位置的高质量的缺陷子图像，并将其替换真实图像中的相应位置的图像，个卷积层后，最终转换为具有两个通道的特征向量；加上缺陷条纹图像I表示为{Ii,i=i表示为像素点i对应的灰度值,Z表示为像素个数；则特[0059]缺陷条纹图像I的输出特征向量Ifm可以表示为Im=(Hf,i=1,…,2z):然后使用8[0068]可选的，运用剪切散斑干涉无损检测系统动态采集被测包括在检测前采集一幅真实物体图像作为被展示的图像，然后对物体进行均匀持续加载，[0070]可选的，根据缺陷子图像骨架线数量和均方差综合评价[0073]根据最大的参数μ值选取缺陷视频图像中同一个位置最好的缺陷子图像，并将该[0075]检测前采集一幅真实物体图像作为被展示的图像，然后对物体进行均匀持续加[0077]利用已经训练好的U-Net网络模块对每一帧中缺陷条纹骨架线进行全自动提取，[0081]从而根据最大的参数μ值选取缺陷视频图像中同一个位置最好的缺陷子图像，所9

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