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原文传递基于图像融合的钢丝绳无损检测方法及其装置

专利名称：	基于图像融合的钢丝绳无损检测方法及其装置
摘要：	为了解决现有技术中钢丝绳无损检测中钢丝绳缺陷识别率低的问题，本发明提供一种基于图像融合的钢丝绳无损检测方法及其装置，其解决问题的技术方案是：对被测钢丝绳连续的进行可见光拍摄和漏磁信号检测且同频率采集后将漏磁信号转换为磁场灰度图像；对漏磁信号灰度图像与可见光图像分别提取平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性、熵以及七阶不变矩共计十三个图像特征向量，再将以上图像特征向量进行融合后，得到融合特征向量，再将融合特征向量输入人工神经网络进行分类识别，从而实现钢丝绳缺陷的定量识别。本发明通过图像处理方式对钢丝绳进行无损检测，具有成本低，精度高的的优点。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河南;41
申请人：	河南科技大学
发明人：	张聚伟;卢世梁;王石磊;李继刚;李茜
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-28T00:00:00+0800
发布日期：	2019-04-26T00:00:00+0800
申请号：	CN201811624696.X
公开号：	CN109682824A
代理机构：	洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)
代理人：	薛布赫
分类号：	G01N21/88(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	471000 河南省洛阳市涧西区西苑路48号
主权项：	1.基于图像融合的钢丝绳无损检测方法，其特征在于：对被测钢丝绳连续的进行可见光拍摄和漏磁信号检测且同频率采集后将漏磁信号转换为磁场灰度图像；对漏磁信号灰度图像与可见光图像分别提取平均灰度、平均方差、平滑度、三阶矩、一致性、熵以及七阶不变矩共计十三个图像特征向量，再将以上图像特征向量进行融合后，得到融合特征向量，再将融合特征向量输入人工神经网络进行分类识别，从而实现钢丝绳缺陷的定量识别。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像融合的钢丝绳无损检测方法，其特征在于：漏磁信号灰度图像与可见光图像中的十三个图像特征向量进行融合时，使用主分量变换对可见光图像特征向量和漏磁图像特征向量进行融合，十三个图像特征向量构成的特征向量群的融合向量可以通过样本的平均值来近似：其中xk为输入的样本特征向量群，mx为样本平均向量，K为n维向量个数；特征向量群的n×n协方差矩阵Cx可由下式近似计算：其中T为转置矩阵。 3.一种用于对权利要求1所述钢丝绳无损检测方法提供可见光图像和漏磁信号的装置，其特征在于：包括可见光检测模块(1)、漏磁信号检测模块(2)、控制器(4)、编码器(5)以及用于设置可见光检测模块(1)、漏磁信号检测模块(2)、控制器(4)、编码器(5)的载具(6)；其中，可见光检测模块(1)包括1～8台线阵CCD工业相机(101)和用于为线阵CCD工业相机(101)提供光照的光源模块(102)；其中，线阵CCD工业相机(101)的拍摄方向与被测钢丝绳(3)的轴向垂直；两台以上的线阵CCD工业相机(101)以被测钢丝绳(3)的轴线为轴均布；其中，漏磁信号检测模块(2)包括用于对被测钢丝绳(3)进行励磁的励磁组件(201)和用于接收励磁组件(201)励磁后的被测钢丝绳(3)磁场变化的检测环(202)；其中，载具(6)包括用于移动的滚轮；滚轮的旋转轴端部设置有用于测量载具(6)移动距离的编码器(5)；其中，控制器(4)与检测环(202)电连接，用于采集检测环(202)中的输出信号并将检测环(202)输出的漏磁信号转换成磁场灰度图像；控制器(4)与线阵CCD工业相机(101)电连接，用于采集可见光图像；控制器(4)与编码器(5)电连接，用于根据载具(6)的移动距离控制检测环(202)、线阵CCD工业相机(101)的采样。 4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于：检测环(202)包括十八个均布在被测钢丝绳(3)轴向的巨磁阻传感器。
所属类别：	发明专利