[發(fā)明專利]一種損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法、構(gòu)建系統(tǒng)及發(fā)動機

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010400530.0
• 申請日: 2020-05-13
• 公開（公告）號: CN111581409A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄭波;馬昕;張小強;高會英;盧俊文;高峰
• 申請（專利權(quán)）人: 中國民用航空飛行學院
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G06T7/00;G06T5/00;G06T7/10
• 代理公司: 北京安度修典專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11424
• 代理人: 楊方成

1.一種損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，所述損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法包括：根據(jù)獲取的損傷圖像數(shù)字特征構(gòu)建發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫；

利用發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫識別未知損傷圖像，并進行識別結(jié)果的顯示；同時，將新?lián)p傷特征歸入數(shù)據(jù)庫。

2.如權(quán)利要求1所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，所述損傷圖像特征的提取方法包括：

(1)將待檢測的損傷圖像進行灰度化處理；

(2)進行顏色矩特征提取，獲得一階矩、二階矩和三階矩；

(3)進行灰度共生矩陣特征提取，通過能量、對比度、相關(guān)性、熵和逆差矩來表征灰度共生矩陣反映的紋理特征。

3.如權(quán)利要求2所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，步驟(1)中，所述將待檢測的損傷圖像進行灰度化處理的方法，包括：

設(shè)R、G、B為發(fā)動機損傷圖像的紅色、綠色、藍色分量矩陣，按照人眼對不同色系的敏感程度，圖像的灰度化根據(jù)對R、G、B三分量進行加權(quán)平均獲得，其計算表達式如下：

f(i,j)＝0.30·R(i,j)+0.59·G(i,j)+0.11·B(i,j)

其中，f表示圖像的灰度矩陣。

4.如權(quán)利要求2所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，步驟(2)中，所述進行顏色矩特征提取的方法，包括：

獲得灰度化的損傷圖像后，通過計算的矩來描述顏色的統(tǒng)計特征；顏色分布信息主要集中在低階矩，采用前三階矩來表明圖像的顏色分布，計算公式如下：

其中，N為矩陣的像素數(shù)量；p_ij為第i行j列的像素點；μ為一階矩，也叫矩陣的均值，表示灰度圖像的平均強度；σ為二階矩；ζ為三階矩。

5.如權(quán)利要求2所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，步驟(3)中，所述進行灰度共生矩陣特征提取的方法，包括：

灰度共生矩陣GLCM是對灰度圖像上保持距離為d，方向為θ的兩個像素分別具有某灰度的狀況進行統(tǒng)計獲得的，反映了灰度圖像關(guān)于方向、間隔和幅度變化的綜合信息，是分析圖像局部模式的基礎(chǔ)；

采用能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差矩來表征GLCM反映的紋理特征，具體計算公式如下：

其中，

6.如權(quán)利要求1所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，其特征在于，所述的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法包括以下步驟：

步驟一，通過無損檢測技術(shù)采集民航發(fā)動機內(nèi)部的不同結(jié)構(gòu)損傷圖像；

步驟二，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集的發(fā)動機損傷圖像進行降噪、增強和分割的預(yù)處理；

步驟三，基于顏色矩特征和灰度共生矩陣紋理特征提取損傷圖像數(shù)字特征；

步驟四，根據(jù)損傷圖像數(shù)字特征構(gòu)建發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫；

步驟五，利用發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫識別未知損傷圖像，并進行識別結(jié)果的顯示；同時，將新?lián)p傷特征歸入數(shù)據(jù)庫。

7.一種實施權(quán)利要求1～6任意一項所述損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法的損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建系統(tǒng)包括：

結(jié)構(gòu)損傷圖像獲取模塊，通過無損檢測技術(shù)采集民航發(fā)動機內(nèi)部的不同結(jié)構(gòu)損傷圖像；

動機損傷圖像處理模塊，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集的發(fā)動機損傷圖像進行降噪、增強和分割的預(yù)處理；

損傷圖像數(shù)字特征提取模塊，基于顏色矩特征和灰度共生矩陣紋理特征提取損傷圖像數(shù)字特征；

發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊，根據(jù)損傷圖像數(shù)字特征構(gòu)建發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫；

識別結(jié)果顯示模塊，利用發(fā)動機損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫識別未知損傷圖像，并進行識別結(jié)果的顯示；同時，將新?lián)p傷特征歸入數(shù)據(jù)庫。

8.一種接收用戶輸入程序存儲介質(zhì)，所存儲的計算機程序使電子設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1～6任意一項所述損傷圖像特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法。