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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明公开了一种金属构件微米级缺陷电光原位无损检测方法，属于金属无损检测技术领域；该方法通过双向脉冲电流发生器施加交变电流于已加工构件表面，使构件升温，升温温度范围在材料的相变温度以下。通过观测电流流经缺陷边界因放电和电阻变化产生的温度差异以确定缺陷的形态与位置。具体是，通过高分辨率红外热像仪获取温度分布，并结合深度相机的三维点云坐标确定缺陷的位置及尺寸信息，实现复杂曲面金属构件表面微小缺陷的原位无损检测。检测系统由双向脉冲电流发生器、光学倍镜、高分辨率红外热像仪、深度相机和工作站组成。本发明在兼顾效率的同时解决了在线检测复杂构件表面微小缺陷定位与定量的难题。

主权项：1.金属构件微米级缺陷电光原位无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在不损伤被测金属构件的完整性以及内部结构的前提下，向被测金属构件加载交变脉冲电流，使金属构件升温，并建立热输入量与被测金属构件的物理属性之间的关系；S2：使用红外热像仪获取金属构件表面的待测区域的二维温度矩阵，获得包含每一个像素点的温度值的温度分布图像，并获得待测区域的缺陷特征轮廓；S3：利用深度相机获取被测金属构件待测区域的深度图像并将其转化为三维点云坐标，确定像素分布以及每个点的空间位置信息；S4：结合缺陷特征轮廓，将红外热像仪的温度分布图像与深度相机获取的深度图像的特征点进行匹配，获得温度分布与三维点云之间的对应关系；S5：对数据进行后处理及点云匹配，点云匹配后的从温度分布图像中提取每个点的温度信息融合到对应的三维点云中，获得带有温度和空间位置信息的三维点云，从而重构出缺陷的三维形状尺寸及温度分布；步骤S1中所述的向被测金属构件加载交变脉冲电流，使金属构件升温，并建立热输入量与被测金属构件的物理属性之间的关系，是令交变脉冲电流在t时刻的输出表示为：其中I0为交变脉冲电流的初始振幅，τ是交变脉冲电流的脉冲宽度，f是交变脉冲电流的频率；然后建立热输入量与被测金属构件的物理属性之间的关系，是令金属构件的热传导方程描述为：其中ρ为被测金属构件的密度，Cp是被测金属构件的比热容，k是被测金属构件的热导率，T是温度，Q是交变脉冲电流产生的单位体积热源；采用神经网络模型学习热输入量与被测金属构件的物理属性之间的关系，神经网络模型采用被测金属构件的密度ρ、被测金属构件的比热容Cp和被测金属构件的热导率k作为输入变量X，将热输入量作为神经网络模型的输出，设置隐藏层的层数为n，F为是神经网络的映射函数；热输入量表示为其中σl为第l个隐藏层的激活函数，l＝1，2，3，...，n；Wl为第l个隐藏层的权重矩阵，bl为第l个隐藏层的偏置向量；通过训练筛选输出效果最佳的权重矩阵和偏置向量，构建热输入量与被测金属构件的物理属性之间的关系；所述激活函数σl为sigmoid或者ReLU中的一种；步骤S1中所述的不损伤被测金属构件的完整性以及内部结构，是指向被测金属构件加载脉冲电流的单个周期的持续时间时间不超过1毫秒，且导致的被测金属构件升温不超过金属构件的相变温度；步骤S2的具体内容是，在红外热像仪的镜头前方设置光学倍镜，放大待测区域视野，使金属构件表面的待测区域的平面图像的像素分辨率达到微米级，获取金属构件待测区域的二维温度矩阵，使二维温度矩阵中的各元素与待测区域的平面图像的每一个像素点一一对应，从而得到温度分布图像；通过对温度分布图像采用阈值分割、边缘提取算法得到缺陷特征轮廓；所述通过对温度分布图像采用阈值分割、边缘提取算法得到缺陷特征轮廓，具体包括如下内容：1以加载交变脉冲电流的电极与金属构件的连接处作为中心点，以所述中心点构建若干同心的虚拟球体，若干虚拟球体的半径依次增大；2令若干虚拟球体位于金属试样内部的部分的任一点到中心点的第一温度梯度的关系式：其中Q0为交变脉冲电流产生的单位体积热源在单位时间t内产生的热量，Q0＝Qt；A表示传热面积，对应了离中心点最近的虚拟球体上任一像素的面积；为温度梯度；K为热扩散因子，α是热扩散系数，与金属构件的材质有关；ρ为被测金属构件的密度；Cp是被测金属构件的比热容；x为中心点到当前虚拟球体的距离；Tl为虚拟圆柱面上任一点的当前温度；T0为设定温度阈值；p为缩放因子，n是当前虚拟球体的半径与离中心点最近的虚拟球体的半径之比；A0是离中心点最近的虚拟球体上任一像素投影在当前虚拟球体上的面积；分别计算得到待测区域内的各像素点对应的第一温度梯度；以第一温度梯度为基准分别设定第一阈值和第二阈值；3根据待测区域的温度分布图，得到各像素点对应的第二温度梯度分布；如当前像素的第二温度梯度不超过第一阈值，则认为当前像素点不是缺陷部位；如当前像素的第二温度梯度在第一阈值与第二阈值之间，表示当前像素为弱边界；如当前像素的第二温度梯度超过第二阈值，则表示当前像素为强边界或者强边界内的像素；4将强边界与不是缺陷部位的交界处的像素进行平滑连接，形成一条或者多条强边界曲线，如果两条相邻的强边界曲线的端点不封闭，则在两条强边界曲线的端点处寻找弱边界，如果弱边界到强边界曲线的端点的距离不超过相邻强边界曲线之间的像素数的最大值，则构造经过弱边界的弧线，弧线的端点与两条强边界曲线的端点封闭连接；如果弱边界到强边界曲线的端点的距离超过相邻强边界曲线之间的像素数的最大值，则舍弃弱边界，在两条强边界曲线的端点之间构造圆弧，圆弧的端点与两条强边界曲线的端点封闭连接；5标记各封闭区域的边界轮廓对应的像素，得到包含缺陷特征轮廓的温度分布图像；步骤S4的具体内容是，首先标定红外热像仪与深度相机，得到红外热像仪与深度相机之间的位姿转换关系对应的旋转矩阵R和平移向量T0，将温度分布图像与三维点云坐标转换到同一坐标系中进行配准对齐；设空间中的一点P在深度相机中的空间坐标为Pd，点P在红外热像仪下的空间坐标Pr，通过旋转矩阵R和平移向量T0，得到P点在不同相机空间坐标系的转换关系为Pd＝RPr+T0；步骤S5的具体内容是，去除掉边缘区域噪声，将温度矩阵进行归一化，由于缺陷所在位置温度更高，通过设置合适的阈值对图像进行分割，可提取出缺陷的轮廓，再结合深度相机获取的图像深度信息获取缺陷的尺寸，得到微米级缺陷的位置分布并重构出其尺寸及形状；令二维温度分布图像中任一点xi，yi的温度值为Txi，yi，与之匹配的深度图中对应点的深度值为Dxi，yi，将其转换为三维点云坐标后可表示为PiDxi，yi，zi，其中zi＝Dxi，yi，结合匹配的温度值可得到三维点云中任一点带有温度和空间位置信息的坐标PiDT[xi，yi，Dxi，yi，Txi，yi]，通过可视化点云重构出缺陷的三维形状尺寸及温度分布。

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