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原文传递一种矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法及系统

专利名称：	一种矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法及系统
摘要：	本发明涉及一种矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法和系统。本发明将采集到的超声波波速数据进行修正，使矩形木构件的内部缺陷特征更加突出，并且，本发明确定木材矩形横截面内修正后的超声波波速数据的分布情况，按照超声波波速大小进行RGB颜色渐变可视化处理得到木材各层横截面的二维检测图像，接着，从各个离散的二维检测平面到完整的三维立体图像的转化，以实现对矩形木构件中是否存在缺陷的精确检测。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	福建;35
申请人：	福州大学
发明人：	姜绍飞;乔泽惠;陈芷鹏
专利状态：	有效
申请日期：	2022-10-12T00:00:00+0800
发布日期：	2022-12-09T00:00:00+0800
申请号：	CN202211244579.7
公开号：	CN115452948A
代理机构：	北京高沃律师事务所
代理人：	贾瑞华
分类号：	G01N29/04;G01N29/06;G01N29/22;G;G01;G01N;G01N29;G01N29/04;G01N29/06;G01N29/22
申请人地址：	350108 福建省福州市福州大学城乌龙江北大道2号
主权项：	1.一种矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，包括：获取超声波在木材矩形横截面内的传播信息和木材矩形横截面的高度信息；所述超声波在木材矩形横截面内的传播信息包括：传播时间和传播路径的起止点坐标；基于所述传播路径的起止点坐标确定各传播路径的传播距离；基于所述传播时间和所述传播距离确定木材矩形横截面内的超声波波速数据；获取超声波波速修正系数；基于所述超声波波速修正系数修正所述超声波波速数据得到修正后的超声波波速数据；确定木材矩形横截面内修正后的超声波波速数据的分布情况，并按照超声波波速大小进行RGB颜色渐变可视化处理得到木材各层横截面的二维检测图像；获取缺陷特征的RGB颜色阈值和层间插值精度；基于所述缺陷特征的RGB颜色阈值对木材各层横截面的所述二维检测图像中存在的缺陷轮廓进行标记；基于所述木材矩形横截面的高度信息生成高度列向量；按照层间插值精度确定木材中每两层横截面的二维检测图像之间的插值层图像数据；基于木材中各层横截面的二维检测图像、插值层图像数据、高度列向量和木材中各层横截面的二维检测图像中标记的缺陷轮廓生成三维检测图像。 2.根据权利要求1所述的矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，在基于所述缺陷特征的RGB颜色阈值对木材各层横截面的所述二维检测图像中存在的缺陷轮廓进行标记之后，还包括：获取缺陷轮廓内图像的像素点数量和二维检测图像的像素点数量；根据缺陷轮廓内图像的像素点数量和二维检测图像的像素点数量确定木材各层横截面的缺陷面积占比。 3.根据权利要求1所述的矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于所述超声波波速修正系数修正所述超声波波速数据得到修正后的超声波波速数据，具体包括：以木材矩形横截面的对角线为直径，构建一个圆形区域；延长木材矩形横截面内的传播路径与所述圆形区域相交得到圆形区域的弦；确定圆形区域的弦与圆形区域直径间的夹角；基于该传播路径中的超声波波速数据、所述超声波波速修正系数和所述夹角得到修正后的超声波波速数据。 4.根据权利要求3所述的矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，所述修正后的超声波波速数据为v： v＝vr+kθ (1) 式中，θ为圆形区域的弦与圆形区域直径间的夹角，vr为传播路径中的超声波波速数据，k为超声波波速修正系数。 5.根据权利要求1所述的矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，所述确定木材矩形横截面内修正后的超声波波速数据的分布情况，并按照超声波波速大小进行RGB颜色渐变可视化处理得到木材各层横截面的二维检测图像，具体包括：基于各传播路径的起止点坐标，生成传播射线；按照修正后的超声波波速数据大小采用RGB颜色渐变可视化处理所述传播射线得到射线图；将所述射线图中的所有传播射线离散为若干点后，迭代分割传播射线得到分割射线；所述分割射线的长度小于等于射线图中最短传播射线的十六分之一；以所述分割射线为直径构建圆形邻域；确定分割射线中的超声波波速；以传播射线为长轴，以传播射线的十分之一为短轴构建椭圆邻域；将木材矩形横截面离散为网格图后，确定所述椭圆邻域内的网格点；以所述分割射线为基础，在所述椭圆邻域内构建分割射线影响区；基于所述分割射线中的超声波波速确定分割射线影响区中的超声波波速；基于所述分割射线影响区中的超声波波速确定所述椭圆邻域内的网格点的超声波波速；基于所述椭圆邻域内的网格点的超声波波速确定木材矩形横截面离散为网格图后每一网格单元的超声波波速；采用RGB颜色渐变可视化处理每一网格单元的超声波波速得到木材各层横截面的二维检测图像。 6.根据权利要求1所述的矩形截面木构件内部缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于木材中各层横截面的二维检测图像、插值层图像数据、高度列向量和木材中各层横截面的二维检测图像中标记的缺陷轮廓生成三维检测图像，具体包括：将二维检测图像的所有像素点和二维检测图像采用的RGB插值填色图标尺由RBG值转化为HSV值；将各层横截面的二维检测图像中的所有像素点的颜色反演为颜色索引值，并形成二维颜色索引矩阵；确定两层二维检测图像间各插值层的颜色索引矩阵；基于二维颜色索引矩阵和各插值层的颜色索引矩阵将各层二维检测图像和插值层数据变换为空间坐标信息和颜色信息，得到三维检测图像。 7.一种矩形截面木构件内部缺陷智能检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据修正模块、检测图像生成模块、检测图像处理模块、检测图像三维重建模块、分析服务器、显示终端和存储服务器；所述分析服务器分别与所述数据修正模块、所述检测图像生成模块、所述检测图像处理模块、所述检测图像三维重建模块、所述显示终端和所述存储服务器连接；所述存储服务器分别与所述数据采集模块、所述数据修正模块、所述检测图像生成模块、所述检测图像处理模块和所述检测图像三维重建模块连接；所述数据采集模块用于获取超声波在木材矩形横截面内的传播信息和木材矩形横截面的高度信息，并用于将超声波在木材矩形横截面内的传播信息和木材矩形横截面的高度信息发送至所述数据修正模块和所述存储服务器；所述超声波在木材矩形横截面内的传播信息包括：传播时间和传播路径的起止点坐标；所述数据修正模块用于基于超声波波速修正系数修正超声波波速数据得到修正后的超声波波速数据；所述检测图像生成模块用于确定木材矩形横截面内修正后的超声波波速数据的分布情况，并按照超声波波速大小进行RGB颜色渐变可视化处理得到木材各层横截面的二维检测图像，并将二维检测图像发送给存储服务器；所述检测图像处理模块用于提取存储服务器中存储的二维检测图像，定义二维检测图像中缺陷特征的RGB颜色阈值，并将二维检测图像和缺陷特征的RGB颜色阈值发送至分析服务器；所述检测图像三维重建模块用于基于木材中各层横截面的二维检测图像、插值层图像数据、高度列向量和木材中各层横截面的二维检测图像中标记的缺陷轮廓生成三维检测图像；所述分析服务器用于基于所述传播路径的起止点坐标确定各传播路径的传播距离，基于所述传播时间和所述传播距离确定木材矩形横截面内的超声波波速数据，基于所述缺陷特征的RGB颜色阈值对木材各层横截面的所述二维检测图像中存在的缺陷轮廓进行标记，基于所述木材矩形横截面的高度信息生成高度列向量，按照层间插值精度确定木材中每两层横截面的二维检测图像之间的插值层图像数据，获取缺陷轮廓内图像的像素点数量和二维检测图像的像素点数量，根据缺陷轮廓内图像的像素点数量和二维检测图像的像素点数量确定木材各层横截面的缺陷面积占比；所述层间插值精度存储在存储服务器中；所述显示终端用于接收分析服务器发送的二维检测图像、带有缺陷轮廓标记的二维检测图像与缺陷面积占比以及矩形木构件完整的三维检测图像，并进行显示；所述存储服务器用于接收并存储超声波传播时间数据和高度信息，接收并存储修正后的超声波波速数据与各传播路径的起止点坐标、二维检测图像、带有缺陷轮廓标记的二维检测图像、缺陷的面积占比以及三维检测图像与编号，并存储各树种的超声波波速修正系数。 8.根据权利要求7所示的矩形截面木构件内部缺陷智能检测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括多个超声换能器。