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[發明專利]基于灰度共生矩陣和支持向量機的飛機蒙皮損傷識別方法有效

專利信息
申請號: 201210078741.2 申請日: 2012-03-23
公開(公告)號: CN102621150A 公開(公告)日: 2012-08-01
發明(設計)人: 王從慶;王昊;盛敏;秦彥源 申請(專利權)人: 南京航空航天大學
主分類號: G01N21/88 分類號: G01N21/88
代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 代理人: 許方
地址: 210016 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 灰度 共生 矩陣 支持 向量 飛機 蒙皮 損傷 識別 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種基于灰度共生矩陣和支持向量機的飛機蒙皮損傷識別方法,屬于飛機蒙皮結構健康監測領域。

背景技術

目前在飛機蒙皮損傷檢測領域常用的無損檢測包括射線檢測、超聲波檢測、渦流檢測、磁粉檢測、滲透檢測,以及各種可視化技術,如剪切干涉、D-視距、熱浮凸顯像等,其中使用最廣泛的是電渦流檢測。渦流檢測是利用電磁感應的原理對試件進行檢查,由于交變的電流會在其周圍空間產生交變的磁場,并在導電的試件中產生渦流,由于渦流會受試件本身的一些參量影響,如形狀尺寸、電導率、磁導率、材料性質、表面和近表面裂紋的有無等影響,因此通過對渦流場變化的檢測可以檢查試件的情況,在飛機維修中常用于機身結構件的裂紋檢查等用途。另外,隨著對無損檢測精度要求的提高,還出現了一些新的無損檢測方法,如激光全息無損檢測方法、紅外無損檢測方法、聲振檢測方法、聲發射檢測方法、微波檢測方法等等。

超聲波檢測是利用材料本身或內部缺陷的聲學性質對超聲波傳播的影響,非破壞性地探測材料內部和表面缺陷,如裂紋、氣泡、夾渣等損傷的大小、形狀和分布情況以及測定材料的性質。

紅外熱成像是利用了熱量流動在材料中遇到不均勻區域時會改變從而引起該區域的溫度變化的特性,通過探測試樣因熱效應引起的熱輻射變化而獲得試樣信息,作為一項新的無損檢測技術在飛機維修中常用于多層復合材料的脫層、蜂窩材料的脫膠和含水、金屬粘結部件的腐蝕脫膠和金屬蜂窩部件的含水、腐蝕脫膠等的檢查。

可見光方法是指僅用人的肉眼或肉眼與各種放大裝置相結合對試件表面或肉眼無法直接接近的試件表面進行直接觀察,在飛機維修中用于廣泛,主要用于對各種材料表面缺陷、飛機結構、起落架、發動機的內部缺陷、深孔進行檢查,還可在剛性內窺鏡、柔性內窺鏡、視頻內窺鏡等的輔助下對一些無法接近的區域進行拆卸和檢查工作。

可見光法的優點是操作簡便、直觀、成本低、檢查范圍廣以及可以發現表面寬度大的裂紋、機械磨損、斷裂、壓傷、表面腐蝕、永久變形、保護層脫落、零件上的沉積物、系統的滲漏等。但是該方法也存在缺點:人肉眼分辨率不夠高,只能發現寬度較大的裂紋,另外檢查時需要良好的照明條件。

射線檢測和超聲檢測適用于內部缺陷的探測,渦流檢測和磁粉檢測適合表面缺陷的檢測,但須被檢測工件為鐵磁性材料,滲透只能探測表面開口的裂紋。超聲檢測適合檢測材料內部缺陷但成本較高,同時以上方法絕大多數的檢查工作都是手動進行的,需要檢測人員具有相應的專業水平,因此工作質量在很大程度上取決于無損檢測人員的實際操作,無法實現自動化的檢測,不能大規模應用。

綜上分析,目前飛機蒙皮損傷檢測與識別技術在實現實時監控和故障科學診斷預測等方面存在著一定的困難。為了提高檢測的可靠性和缺陷診斷的準確性、提高檢測效率、降低檢測成本,發展自動化無損檢測技術將會是未來國內外研究的一個主要技術方向。

發明內容

本發明提出了一種基于灰度共生矩陣和支持向量機的飛機蒙皮損傷識別方法,利用支持向量機算法和不同損傷的特征信號建立分類器,通過預處理方法研究、損傷信號提取和對損傷類別的支持向量機算法模型研究,檢測飛機蒙皮是否存在損傷,并對可能存在的損傷進行分類識別,以便后期維修處理。

本發明為解決其技術問題采用如下技術方案:

一種基于灰度共生矩陣和支持向量機的飛機蒙皮損傷識別方法,包括如下步驟:

1)通過CCD攝像機采集飛機蒙皮圖像,將飛機蒙皮損傷分為正常、裂紋、腐蝕和撞擊,建立飛機蒙皮損傷樣本庫;

2)通過平滑處理、圖像增強和圖像分割的預處理手段以抑制飛機蒙皮圖像中存在的噪聲、將圖像轉變為更適合于機器處理的形式和提取圖像中的特征部分;

3)提取飛機蒙皮圖像的灰度共生矩陣,計算灰度共生矩陣中的五個特征參數,即角二階矩、主對角線慣性矩、相關系數、熵以及逆差矩;

4)對所述特征參數進行數據規格化,即特征參數變換到[-1,1]范圍內,并記錄各維向量上下限的值A0、B0,利用得到的各維上下限信息A0、B0對測試樣本特征進行歸一化;

5)采用支持向量機的方法對所采集到圖像進行分類識別,選擇徑向基函數:????????????????????????????????????????????????,式中為高斯核函數,為徑向基函數的中心寬度參數,為輸入樣本向量,為中心向量;

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