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1.一种基于热图像AP聚类的承压设备亚表面缺陷提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、数据预处理将获取的热图像序列O(t)调整为M×N×T的三维热图像序列O3D(t),其中,M和N分别表示热图像的行和列,T表示热图像的张数,t=1,2,3,…T;(2)、构建O3D(t)的时间和温度线性关系对三维热图像序列O3D(t)的时间轴和温度值取对数域计算,得到对数域热图像序列Oln(t),其中,第ln(t)帧热图像的第i行第j列像素点的像素值Oln,ij(t)=ln(O3D,ij(t));(3)、计算对数域热图像序列Oln(t)中每一帧对数域热图像的标准差S(t); 其中, 为Oln(t)中所有像素点像素值的平均值; (4)、在对数域热图像序列Oln(t)中,选出标准差S(t)最大的一帧对数域热图像Oln(t),并记为OM;(5)、对OM进行行归一化处理对OM的每一行进行行归一化处理,得到归一化的对数域热图像OMN,其中,OMNij为OM中第i行第j列像素点的像素归一一化值; 其中,OMimax和OMimin为OM中第i行像素点的像素最大值和像素最小值;(6)、计算对数域热图像OMN中像素点间的相似度矩阵S,S=[s(i_j,k_l)]row×col,其中,i_j表示OMN中第i行的第j列的像素点,k_l表示OMN中第k行的第l列的像素点,i≠k,j≠l,row=col=M×N;s(i_j,k_l)表示第i行的第j列的像素点与第k行的第l列的像素点的相似度;s(i_j,k_l)=‑||OMNi_j‑OMNk_l||2其中,OMNi_j表示OMN第i行的第列的像素点的像素值,OMNk_l表示OMN第k行的第l列的像素点的像素值;(7)、设置最大迭代次数maxits,以及聚类中心不发生改变的连续迭代次数convits;设置阻尼系数λ,偏向参数p;(8)、计算对数域热图像OMN中像素点间的吸引度矩阵R,R=[r(i_j,k_l)]row×col,其中,吸引度矩阵R中元素[r(i_j,k_l)]的值为: (9)、计算对数域热图像OMN中像素点间的归属度矩阵A,A=[a(i_j,k_l)]row×col,其中,归属度矩阵A中元素a(i_j,k_l)的值为:当i_j≠k_l时, 当i_j=k_l时, (10)、计算第t次迭代后,矩阵R和矩阵A中r(t)(i_j,k_l)和a(t)(i_j,k_l)的值; 当i_j≠k_l时, 当i_j=k_l时,![]() 再将r(t)(i_j,i_j)+a(t)(i_j,i_j)>0的像素点i_j作为聚类中心;(11)、判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数maxits或达到迭代聚类中心不发生改变的次数convits,如果达到,则迭代停止,输出各个聚类中心;如果没有达到,则返回步骤(10);(12)、根据各聚类中心对对数域热图像OMN进行AP聚类,得到对各聚类区域,再分别对各聚类区域中的像素点计算平均像素值,最后再对各聚类区域的平均像素值求取平均值,得到反映承压设备亚表面缺陷区域。 |