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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

张庆宇,  范玉刚,  高阳

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文章导航 > 红外技术  > 2020 >  42(10): 1001-1006
张庆宇, 范玉刚, 高阳. 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[J]. 红外技术, 2020, 42(10): 1001-1006.
引用本文: 张庆宇, 范玉刚, 高阳. 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[J]. 红外技术, 2020, 42(10): 1001-1006.
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ZHANG Qingyu, FAN Yugang, GAO Yang. Defect Detection of Eddy-Current Thermography Based on Single-Scale Retinex and Improved K-means Clustering[J]. Infrared Technology , 2020, 42(10): 1001-1006.
Citation: ZHANG Qingyu, FAN Yugang, GAO Yang. Defect Detection of Eddy-Current Thermography Based on Single-Scale Retinex and Improved K-means Clustering[J]. Infrared Technology , 2020, 42(10): 1001-1006.
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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

  • 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500;云南省矿物管道输送工程技术研究中心,云南昆明 650500

  • 昆明理工大学

基金项目: 国家自然科学基金(61741310)
详细信息

  • 中图分类号: TN215

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

    摘要
  • 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.
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出版历程
  • 刊出日期:  2020-12-10

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