[發明專利]一種渦流熱成像邊緣檢測方法、系統、存儲介質及應用

在審

• 申請號: 202010590500.0
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111768376A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 賀敏;陳金射;李威君
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136
• 代理公司: 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙) 11531
• 代理人: 馬金華

1.一種渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，所述渦流熱成像邊緣檢測方法包括：

第一步，獲取溫度分布的矩陣，計算溫度矩陣的x方向和y方向的梯度分布；

第二步，計算并得到溫度幅度矩陣后，設置閾值，對幅度矩陣的數據做高通濾波處理；

第三步，將濾波后的矩陣平均分為若干個子矩陣，計算每個子矩陣中元素的非零個數，根據非零個數對子矩陣進行取舍；

第四步，根據選中的子矩陣的坐標從原始矩陣中提取出一個子矩陣，并利用Otsu方法獲得該矩陣的最佳閾值，重復此操作，得到多個閾值，求取閾值的平均值，即得到最佳閾值。

2.如權利要求1所述的渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，所述第一步還包括：獲取溫度分布的矩陣，計算溫度矩陣的x方向和y方向的梯度分布，求解矩陣數據的梯度公式為：

其中，T_x和T_y分別代表x方向和y方向的溫度梯度分布矩陣，再求取梯度幅度的平方，計算公式如下：

其中，M表示梯度的幅度矩陣。

3.如權利要求1所述的渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，所述第二步得到幅度矩陣M后，設置閾值A，A＝0.02，對矩陣M的數據做高通濾波處理，元素值大于0.02的保持不變，否則置為0。

4.如權利要求1所述的渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，所述第三步還包括：將濾波后的矩陣M平均分為若干個子矩陣M₁，M₂…，M_n，每個子矩陣的元素為20*80，計算每個子矩陣中元素的非零個數M_i；如果某個子矩陣中的非零個數大于50個，則記錄該矩陣中元素的坐標。

5.如權利要求1所述的渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，所述第四步還包括：根據坐標從原始矩陣T中提取出一個20*80的子矩陣，并利用Otsu方法獲得最佳閾值t_i，重復此操作，得到多個n個這樣的值，求取閾值的平均值，即得到最佳閾值。

6.如權利要求5所述的渦流熱成像邊緣檢測方法，其特征在于，最佳閾值thr：

thr＝(t₁+t₂+…+t_n)/n。

7.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如下步驟：

第一步，獲取溫度分布的矩陣，計算溫度矩陣的x方向和y方向的梯度分布；

第二步，計算并得到溫度幅度矩陣后，設置閾值，對幅度矩陣的數據做高通濾波處理；

第三步，將濾波后的矩陣平均分為若干個子矩陣，計算每個子矩陣中元素的非零個數，根據非零個數對子矩陣進行取舍；

第四步，根據選中的子矩陣的坐標從原始矩陣中提取出一個子矩陣，并利用Otsu方法獲得該矩陣的最佳閾值，重復此操作，得到多個閾值，求取閾值的平均值，即得到最佳閾值。

8.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行如下步驟：

第一步，獲取溫度分布的矩陣，計算溫度矩陣的x方向和y方向的梯度分布；

第二步，計算并得到溫度幅度矩陣后，設置閾值，對幅度矩陣的數據做高通濾波處理；

第三步，將濾波后的矩陣平均分為若干個子矩陣，計算每個子矩陣中元素的非零個數，根據非零個數對子矩陣進行取舍；

第四步，根據選中的子矩陣的坐標從原始矩陣中提取出一個子矩陣，并利用Otsu方法獲得該矩陣的最佳閾值，重復此操作，得到多個閾值，求取閾值的平均值，即得到最佳閾值。