本發(fā)明涉及鈦板缺陷分析，尤其涉及一種基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、鈦板具有較高的強(qiáng)度及較低的密度，同時(shí)具備良好耐腐蝕性及耐高溫性，這使得鈦板在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中具有重要作用，例如：鈦板在制造飛機(jī)結(jié)構(gòu)件、發(fā)動(dòng)機(jī)部件和航天器組件中具有重要意義，而鈦板的組織性能極大程度影響了鈦板在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，故而對(duì)鈦板組織性能進(jìn)行預(yù)測(cè)在實(shí)際的鈦板應(yīng)用中極為重要。

2、目前的鈦板組織性能預(yù)測(cè)主要是通過(guò)獲取鈦板的材料數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的，這種方法雖然能夠完成鈦板組織性能預(yù)測(cè)，但是獲取鈦板的材料數(shù)據(jù)需要對(duì)鈦板進(jìn)行壓力實(shí)驗(yàn)，在此過(guò)程中可能對(duì)鈦板的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)的結(jié)果不準(zhǔn)確，同時(shí)，此方法的預(yù)測(cè)過(guò)程進(jìn)展較慢，降低了鈦板組織性能預(yù)測(cè)的效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，其主要目的在于提高鈦板組織性能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)方法，包括：接收鈦板性能預(yù)測(cè)指令，基于所述鈦板性能預(yù)測(cè)指令啟動(dòng)拍攝探頭，其中，所述拍攝探頭安裝于鈦板缺陷分析平臺(tái)中，且所述鈦板缺陷分析平臺(tái)還包括：探頭支架、待測(cè)鈦板樣本、凝膠耦合劑及聲波探頭；利用所述拍攝探頭對(duì)所述待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行圖像拍攝，得到原始鈦板圖像，其中，拍攝探頭安裝于待測(cè)鈦板樣本的正上方，且拍攝探頭與探頭支架相連；當(dāng)獲取到原始鈦板圖像后，啟動(dòng)聲波探頭并利用所述聲波探頭對(duì)待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行聲波監(jiān)測(cè)，得到原始聲波信號(hào)組集，其中，所述聲波探頭與凝膠耦合劑相連，且凝膠耦合劑的另一端與待測(cè)鈦板樣本相連；根據(jù)所述原始聲波信號(hào)組集進(jìn)行鈦板內(nèi)部損傷分析，得到原始損傷進(jìn)程因子；將所述原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)轉(zhuǎn)換，得到灰度鈦板圖像，在所述灰度鈦板圖像中進(jìn)行裂紋識(shí)別，得到鈦板裂紋組集；根據(jù)所述鈦板裂紋組集，對(duì)所述灰度鈦板圖像進(jìn)行圖像分割，得到分割鈦板圖像集，其中，分割鈦板圖像集中分割鈦板圖像的數(shù)量與鈦板裂紋組集中鈦板裂紋組的數(shù)量相同，且不同的分割鈦板圖像在空間上可以存在重疊；基于分割鈦板圖像集進(jìn)行鈦板灰度特征提取，得到鈦板灰度特征值，根據(jù)鈦板裂紋組集對(duì)所述原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行表面缺陷加權(quán)，得到目標(biāo)損傷進(jìn)程因子，其中，所述目標(biāo)損傷進(jìn)程因子包括：擴(kuò)大損傷進(jìn)程因子及縮小損傷進(jìn)程因子；將所述目標(biāo)損傷進(jìn)程因子及鈦板灰度特征值傳輸至預(yù)構(gòu)建的鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，基于所述鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，完成基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)，其中，所述鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)內(nèi)置對(duì)鈦板進(jìn)行組織性能預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型。

3、可選地，所述利用所述聲波探頭對(duì)待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行聲波監(jiān)測(cè)，得到原始聲波信號(hào)組集，包括：對(duì)所述待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行檢測(cè)區(qū)域劃分，得到鈦板檢測(cè)區(qū)域集，在所述鈦板檢測(cè)區(qū)域集中依次提取鈦板檢測(cè)區(qū)域，其中，鈦板檢測(cè)區(qū)域集中不同鈦板檢測(cè)區(qū)域之間具有空間上的重合；根據(jù)預(yù)設(shè)的檢測(cè)聲波幅值，利用所述聲波探頭對(duì)所述鈦板檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行聲波發(fā)射，并等待待測(cè)鈦板樣本向聲波探頭進(jìn)行聲波反射；當(dāng)接收到待測(cè)鈦板樣本反射回的反射聲波后，記錄所述反射聲波的反射時(shí)長(zhǎng)并識(shí)別所述反射聲波的反射幅值，其中，所述反射時(shí)長(zhǎng)為聲波探頭發(fā)射聲波的時(shí)刻與接收到反射聲波的時(shí)刻之間的時(shí)間差；將所述反射聲波、反射時(shí)長(zhǎng)及反射信號(hào)進(jìn)行鍵值配對(duì)，得到原始聲波信號(hào)組，并返回所述根據(jù)預(yù)設(shè)的檢測(cè)聲波幅值，利用所述聲波探頭對(duì)所述鈦板檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行聲波發(fā)射的步驟，直到獲取到的原始聲波信號(hào)組的數(shù)量不小于預(yù)設(shè)的參考聲波數(shù)量；匯總所述原始聲波信號(hào)組，得到原始聲波信號(hào)組集。

4、可選地，所述根據(jù)所述原始聲波信號(hào)組集進(jìn)行鈦板內(nèi)部損傷分析，得到原始損傷進(jìn)程因子，包括：在所述原始聲波信號(hào)組集中進(jìn)行檢測(cè)區(qū)域分類，得到多個(gè)同族聲波信號(hào)組集，其中，同一個(gè)同族聲波信號(hào)組集中的同族聲波信號(hào)組來(lái)自同一個(gè)鈦板檢測(cè)區(qū)域；對(duì)多個(gè)同族聲波信號(hào)組集中每一個(gè)同族聲波信號(hào)組集均執(zhí)行以下操作：在所述同族聲波信號(hào)組集中依次提取同族聲波信號(hào)組，獲取所述同族聲波信號(hào)組的同族反射時(shí)長(zhǎng)及同族反射幅值；判斷所述同族反射幅值是否在預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)反射幅值范圍內(nèi)；若所述同族反射幅值在標(biāo)準(zhǔn)反射幅值范圍內(nèi)，則將所述同族反射幅值記為有效反射幅值；若所述同族反射幅值不在標(biāo)準(zhǔn)反射幅值范圍內(nèi)，則判斷所述同族反射時(shí)長(zhǎng)是否小于預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)反射時(shí)長(zhǎng)；若所述同族反射時(shí)長(zhǎng)小于標(biāo)準(zhǔn)反射時(shí)長(zhǎng)，則在同族聲波信號(hào)組集中獲取所述同族聲波信號(hào)組的后位聲波信號(hào)組，提取后位聲波信號(hào)組的后位反射幅值；則根據(jù)所述后位反射幅值及同族反射幅值，計(jì)算有效反射幅值，其中，所述有效反射幅值為后位反射幅值及同族反射幅值的和；匯總所述有效反射幅值，得到有效反射幅值集，計(jì)算所述有效反射幅值集的平均有效幅值，根據(jù)所述平均有效幅值及檢測(cè)聲波幅值計(jì)算原始損傷因子，其中，所述平均有效幅值及原始損傷因子分別表示為：

5、，其中，表示平均有效幅值，表示有效反射幅值集中有效反射幅值的數(shù)量，表示第i有效反射幅值，表示原始損傷因子，表示檢測(cè)聲波幅值，表示絕對(duì)值符號(hào)；匯總所述原始損傷因子，得到原始損傷因子集，提取所述原始損傷因子集中的最大損傷因子，將所述最大損傷因子作為原始損傷進(jìn)程因子。

6、可選地，所述將所述原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)轉(zhuǎn)換，得到灰度鈦板圖像，包括：在所述原始鈦板圖像中依次提取原始鈦板像素點(diǎn)，獲取所述原始鈦板像素點(diǎn)的rgb像素值，根據(jù)預(yù)設(shè)的紅色系數(shù)、綠色系數(shù)及藍(lán)色系數(shù)，對(duì)所述rgb像素值進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，得到灰度像素值，其中，所述rgb像素值及灰度像素值分別表示為：

7、，其中，表示rgb像素值，表示紅色像素值，表示綠色像素值，表示藍(lán)色像素值，表示灰度像素值，表示紅色系數(shù)，表示綠色系數(shù)，表示藍(lán)色系數(shù)；匯總所述灰度像素值，得到灰度像素值集，繪制所述灰度像素值集的灰度直方圖，設(shè)定灰度頻率最值，其中，灰度頻率最值為最大頻率及最小頻率；根據(jù)所述灰度直方圖，對(duì)所述原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)，得到灰度鈦板圖像。

8、可選地，所述根據(jù)所述灰度直方圖，對(duì)所述原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)，得到灰度鈦板圖像，包括：在所述灰度像素值集中依次提取灰度像素值，獲取所述灰度像素值的灰度像素點(diǎn)，在灰度直方圖中識(shí)別所述灰度像素值的灰度頻率，判斷所述灰度頻率是否小于最大頻率；若所述灰度頻率不小于最大頻率，則利用預(yù)設(shè)的最大像素值對(duì)所述灰度像素值進(jìn)行更新，得到更新像素值，利用更新像素值對(duì)所述灰度像素點(diǎn)進(jìn)行更新，得到更新像素點(diǎn)；若所述灰度頻率小于最大頻率，則判斷所述灰度頻率是否大于最小頻率；若所述灰度頻率不大于最小頻率，則利用預(yù)設(shè)的最小像素值對(duì)所述灰度像素值進(jìn)行更新，得到更新像素值，利用更新像素值對(duì)所述灰度像素點(diǎn)進(jìn)行更新，得到更新像素點(diǎn)；若所述灰度頻率大于最小頻率，則對(duì)所述灰度像素值進(jìn)行頻率比例更新，得到更新像素值，利用更新像素值對(duì)所述灰度像素點(diǎn)進(jìn)行更新，得到更新像素點(diǎn)；匯總所述更新像素點(diǎn)，得到更新像素點(diǎn)集，利用所述更新像素點(diǎn)集對(duì)所述原始鈦板圖像進(jìn)行更新，得到灰度鈦板圖像。

9、可選地，所述對(duì)所述灰度像素值進(jìn)行頻率比例更新，得到更新像素值，包括：根據(jù)所述灰度頻率、最小像素值、最大像素值、最小頻率及最大頻率，對(duì)所述灰度像素值進(jìn)行更新，得到更新像素值，其中，所述更新像素值表示為：

10、，其中，表示更新像素值，表示灰度頻率，表示最小頻率，表示最大像素值，表示最小像素值，表示最大頻率。

11、可選地，所述在所述灰度鈦板圖像中進(jìn)行裂紋識(shí)別，得到鈦板裂紋組集，包括：對(duì)所述灰度鈦板圖像進(jìn)行噪聲濾波，得到去噪鈦板圖像，其中，所述噪聲濾波方法為高斯濾波法；利用預(yù)設(shè)的形態(tài)學(xué)梯度變換法，對(duì)所述去噪鈦板圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度變換，得到裂紋鈦板圖像，在所述裂紋鈦板圖像中進(jìn)行裂紋提取，得到原始裂紋集，其中，所述裂紋鈦板圖像包含清晰的裂紋圖像；在所述原始裂紋集依次提取原始裂紋，識(shí)別所述原始裂紋的原始裂紋長(zhǎng)度，將所述原始裂紋長(zhǎng)度及原始裂紋進(jìn)行鍵值配對(duì)，得到鈦板裂紋組，匯總所述鈦板裂紋組，得到鈦板裂紋組集。

12、可選地，所述基于分割鈦板圖像集進(jìn)行鈦板灰度特征提取，得到鈦板灰度特征值，包括：在所述分割鈦板圖像集中依次提取分割鈦板圖像，識(shí)別所述分割鈦板圖像中的裂紋數(shù)量，提取所述分割鈦板圖像的分割像素點(diǎn)集，獲取所述分割像素點(diǎn)集對(duì)應(yīng)的分割灰度值集；計(jì)算所述分割灰度值集的分割灰度差，其中，所述分割灰度差表示為：

13、，其中，表示分割灰度差，表示分割灰度值集中分割灰度值的數(shù)量，表示第j分割灰度值；匯總所述裂紋數(shù)量及分割灰度差，得到裂紋數(shù)量集及分割灰度差集；根據(jù)所述裂紋數(shù)量集及分割灰度差集，利用如下公式計(jì)算鈦板灰度特征值：

14、，其中，表示鈦板灰度特征值，表示分割鈦板圖像集中分割鈦板圖像的數(shù)量，表示第裂紋數(shù)量，表示第裂紋數(shù)量，表示第分割灰度差。

15、可選地，所述根據(jù)鈦板裂紋組集對(duì)所述原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行表面缺陷加權(quán)，得到目標(biāo)損傷進(jìn)程因子，包括：獲取所述鈦板裂紋組集的鈦板裂紋總長(zhǎng)，基于所述原始損傷進(jìn)程因子，在預(yù)構(gòu)建的損傷進(jìn)程裂紋表中查詢標(biāo)準(zhǔn)裂紋總長(zhǎng)，其中，所述損傷進(jìn)程裂紋表為損傷進(jìn)程因子與裂紋長(zhǎng)度的關(guān)系表；判斷所述鈦板裂紋總長(zhǎng)是否大于標(biāo)準(zhǔn)裂紋總長(zhǎng)；若所述鈦板裂紋總長(zhǎng)大于標(biāo)準(zhǔn)裂紋總長(zhǎng)，則對(duì)所述原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行進(jìn)程擴(kuò)大處理，得到擴(kuò)大損傷進(jìn)程因子，其中，所述擴(kuò)大損傷進(jìn)程因子表示為：

16、，其中，表示擴(kuò)大損傷進(jìn)程因子，表示原始損傷進(jìn)程因子，表示對(duì)數(shù)函數(shù)，表示鈦板裂紋總長(zhǎng)，表示標(biāo)準(zhǔn)裂紋總長(zhǎng)；若所述鈦板裂紋總長(zhǎng)不大于標(biāo)準(zhǔn)裂紋總長(zhǎng)，則對(duì)所述原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行進(jìn)程縮小處理，得到縮小損傷進(jìn)程因子，其中，所述縮小損傷進(jìn)程因子表示為：

17、其中，表示縮小損傷進(jìn)程因子。

18、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：原始圖像拍攝模塊，用于接收鈦板性能預(yù)測(cè)指令，基于所述鈦板性能預(yù)測(cè)指令啟動(dòng)拍攝探頭，其中，所述拍攝探頭安裝于鈦板缺陷分析平臺(tái)中，且所述鈦板缺陷分析平臺(tái)還包括：探頭支架、待測(cè)鈦板樣本、凝膠耦合劑及聲波探頭，利用所述拍攝探頭對(duì)所述待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行圖像拍攝，得到原始鈦板圖像，其中，拍攝探頭安裝于待測(cè)鈦板樣本的正上方，且拍攝探頭與探頭支架相連；損傷進(jìn)程計(jì)算模塊，用于當(dāng)獲取到原始鈦板圖像后，啟動(dòng)聲波探頭并利用所述聲波探頭對(duì)待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行聲波監(jiān)測(cè)，得到原始聲波信號(hào)組集，其中，所述聲波探頭與凝膠耦合劑相連，且凝膠耦合劑的另一端與待測(cè)鈦板樣本相連，根據(jù)所述原始聲波信號(hào)組集進(jìn)行鈦板內(nèi)部損傷分析，得到原始損傷進(jìn)程因子；鈦板裂紋識(shí)別模塊，用于將所述原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)轉(zhuǎn)換，得到灰度鈦板圖像，在所述灰度鈦板圖像中進(jìn)行裂紋識(shí)別，得到鈦板裂紋組集，根據(jù)所述鈦板裂紋組集，對(duì)所述灰度鈦板圖像進(jìn)行圖像分割，得到分割鈦板圖像集，其中，分割鈦板圖像集中分割鈦板圖像的數(shù)量與鈦板裂紋組集中鈦板裂紋組的數(shù)量相同，且不同的分割鈦板圖像在空間上可以存在重疊；鈦板性能預(yù)測(cè)模塊，用于基于分割鈦板圖像集進(jìn)行鈦板灰度特征提取，得到鈦板灰度特征值，根據(jù)鈦板裂紋組集對(duì)所述原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行表面缺陷加權(quán)，得到目標(biāo)損傷進(jìn)程因子，其中，所述目標(biāo)損傷進(jìn)程因子包括：擴(kuò)大損傷進(jìn)程因子及縮小損傷進(jìn)程因子，將所述目標(biāo)損傷進(jìn)程因子及鈦板灰度特征值傳輸至預(yù)構(gòu)建的鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，基于所述鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，完成基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)，其中，所述鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)內(nèi)置對(duì)鈦板進(jìn)行組織性能預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型。

19、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)至少一個(gè)指令；及處理器，執(zhí)行所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的指令以實(shí)現(xiàn)上述所述的基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)方法。

20、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一個(gè)指令，所述至少一個(gè)指令被電子設(shè)備中的處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述所述的基于表面缺陷分析的鈦板組織性能預(yù)測(cè)方法。

21、本發(fā)明為解決背景技術(shù)所述問(wèn)題，首先接收鈦板性能預(yù)測(cè)指令，基于鈦板性能預(yù)測(cè)指令啟動(dòng)拍攝探頭，并利用拍攝探頭對(duì)待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行圖像拍攝，得到原始鈦板圖像，完成了拍攝探頭的正確安裝并且獲取了待測(cè)鈦板樣本的原始圖像，為后續(xù)進(jìn)行的表面缺陷分析提供了原始條件，同時(shí)利用拍攝探頭進(jìn)行圖像拍攝，避免了與待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行直接的接觸，使得后續(xù)的鈦板組織性能預(yù)測(cè)有了更高的準(zhǔn)確性，當(dāng)獲取原始鈦板圖像后，啟動(dòng)聲波探頭并利用聲波探頭對(duì)待測(cè)鈦板樣本進(jìn)行聲波監(jiān)測(cè)，得到原始聲波信號(hào)組集，這一步通過(guò)聲波監(jiān)測(cè)獲取了鈦板內(nèi)部的原始聲波信號(hào)，這些信號(hào)能夠反映出鈦板內(nèi)部的損傷情況，為后續(xù)鈦板內(nèi)部損傷分析提供了數(shù)據(jù)支持，接著根據(jù)原始聲波信號(hào)組集進(jìn)行鈦板內(nèi)部損傷分析，得到原始損傷進(jìn)程因子，原始損傷進(jìn)程因子的計(jì)算，使得鈦板內(nèi)部損傷有了數(shù)據(jù)的直觀表示，然后將原始鈦板圖像進(jìn)行灰度增強(qiáng)轉(zhuǎn)化，得到灰度鈦板圖像，并在灰度鈦板圖像中進(jìn)行裂紋識(shí)別，得到鈦板裂紋組集，這一步完成了對(duì)于待測(cè)鈦板樣本表面裂紋的獲取，為后續(xù)進(jìn)行表面缺陷分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)鈦板裂紋組集，對(duì)灰度鈦板圖像進(jìn)行圖像分割，得到了分割鈦板圖像集，并基于分割鈦板圖像集進(jìn)行鈦板灰度特征提取，得到了鈦板灰度特征值，鈦板灰度特征值的獲取使得待測(cè)鈦板樣本表面缺陷有了數(shù)值的直觀表示，加快了鈦板組織性能預(yù)測(cè)的進(jìn)程，通過(guò)鈦板裂紋集對(duì)原始損傷進(jìn)程因子進(jìn)行表面缺陷加權(quán)，得到目標(biāo)損傷進(jìn)程因子，這一步將待測(cè)鈦板樣本表面缺陷與內(nèi)部損傷進(jìn)行結(jié)合，使得獲取的目標(biāo)損傷進(jìn)程因子更加的符合實(shí)際情況，提高了鈦板組織性能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，最后將目標(biāo)損傷進(jìn)程因子及鈦板灰度特征值傳輸至鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，利用鈦板性能預(yù)測(cè)平臺(tái)，進(jìn)行鈦板組織性能預(yù)測(cè)，通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)鈦板組織性能預(yù)測(cè)，提高了整個(gè)預(yù)測(cè)的效率，同時(shí)，大數(shù)據(jù)的支持也使得鈦板組織性能預(yù)測(cè)更加的準(zhǔn)確。因此，本發(fā)明可提高鈦板組織性能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性及效率。