基于单尺度Retinex与改进的K-均值聚类的涡流热成像缺陷检测

基金项目: 国家自然科学基金(61741310)

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Defect Detection of Eddy-Current Thermography Based on Single-Scale Retinex and Improved K-means Clustering

摘要: 在利用涡流红外热成像技术检测金属材料损伤缺陷时,因热波属于衰减波,且热波三维热扩散等问题,导致采集的红外图像中缺陷部位模糊.针对该问题,提出一种基于单尺度Retinex与改进的K-均值聚类的缺陷检测方法,用于处理红外图像特征增强、图像分割和边缘特征提取等问题.该方法首先利用单尺度Retinex(single-scale Retinex,SSR)对红外热图像进行图像增强,强化缺陷特征,然后利用改进的K-均值聚类算法对图像进行分割,最后采用数学形态学算法处理图像,去除缺陷图像中无用信息,并利用Canny算子检测出缺陷边缘.实验结果证明,该方法有效地检测出金属材料试件缺陷,并提取出完整清晰的缺陷边缘.
- 涡流红外热成像 /
- 单尺度Retinex /
- 图像增强 /
- K-均值聚类 /
- 数学形态学 /
- Canny算子

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