基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明屬于無損檢測技術(shù)領域，具體涉及基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷 提取與分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 燃氣輪機是一種以連續(xù)流動的燃料-空氣混合氣體作為工質(zhì)、把熱能轉(zhuǎn)換為機械 功的旋轉(zhuǎn)式動力機械。燃氣輪機是21世紀乃至更長時期內(nèi)能源高效轉(zhuǎn)換與潔凈利用系統(tǒng) 的核心動力裝備。目前，我國在燃氣輪機等大型動力裝備的制造上，自主創(chuàng)新能力弱、對外 依存度高。因此，開展這一領域的研宄工作，對突破相關技術(shù)瓶頸問題、打破發(fā)達國家的技 術(shù)封鎖有著重大而深遠的戰(zhàn)略意義，與國民經(jīng)濟的發(fā)展息息相關。
[0003] 燃氣輪機透平高溫葉片作為燃氣輪機的重要組成部分，選用鎳基高溫合金材料， 采用精密鑄造的方法實現(xiàn)復雜翼型面的制造，會產(chǎn)生諸如裂紋、縮孔等內(nèi)部缺陷，會直接 影響葉片的服役強度以及使用壽命，進而直接影響整個燃氣輪機的運行平穩(wěn)性及其使用壽 命。傳統(tǒng)的燃氣輪機透平葉片檢測是利用射線膠片照相的方法，具有直觀可靠等優(yōu)點，因而 廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)中并在質(zhì)量控制方面發(fā)揮著重要作用。但是，這種方法存在工作量大、 運行成本高、檢測過程復雜以及評判結(jié)果存在一定的主觀性等不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供基于區(qū)域分割探測的燃氣 輪機葉片缺陷提取與分析方法，可以實現(xiàn)對葉片內(nèi)部缺陷的快速、自動提取與分析。
[0005] 基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法，包括以下步驟：
[0006] 1)按照葉片的尺寸大小、厚度曲率變化，利用鉛絲將葉片分成兩個以上的區(qū)域，利 用數(shù)字射線設備（DR)對燃氣輪機葉片進行分區(qū)內(nèi)部探傷，對探傷得到的圖像以白色鉛絲 為特征進行圖像拼接，得到包含有鉛絲的葉片整體灰度圖像A ;
[0007] 2)將鉛絲移動，避開首次分區(qū)時鉛絲所在的位置，做二次分區(qū)，同樣的將葉片分成 同步驟1)相同數(shù)目的區(qū)域，利用數(shù)字射線對燃氣輪機葉片進行分區(qū)內(nèi)部探傷，對探傷得到 的圖像以白色鉛絲為特征進行圖像拼接，得到包含有鉛絲的葉片整體灰度圖像B ;
[0008] 3)將圖像A與圖像B以葉片整體共同邊緣特征為基準，進行圖像融合得到整體不 含鉛絲的X射線灰度原圖像；
[0009] 4)對X射線灰度原圖像進行預處理，得到葉片的X射線檢測圖像；
[0010] 5)對X射線檢測圖像進行處理得到缺陷突出的二值化圖像，在二值化圖像上建立 兩維坐標系，對存在的內(nèi)部缺陷進行定位分析；
[0011] 6)計算二值化圖像中缺陷的周長像素總數(shù)以及面積像素總數(shù)，通過換算得到實際 的缺陷尺寸，對存在的內(nèi)部缺陷進行定量分析，通過對缺陷提取相關的特征一一長短軸比 (缺陷區(qū)域的長軸、短軸之比）、周長面積比，基于所提取的特征對缺陷進行分類，從而實現(xiàn) 對葉片內(nèi)部缺陷的定性分析。
[0012] 所述的步驟1)圖像A獲得的具體步驟為：
[0013] 1. 1)利用X光機對葉片的第I分區(qū)按照第I分區(qū)的曝光參數(shù)（包括電流、電壓、曝 光時間）進行6次探傷，得到6幅第I分區(qū)的X射線檢測原圖像；
[0014] 1. 2)通過控制旋轉(zhuǎn)載物臺將葉片旋轉(zhuǎn)角度，控制XYZ導軌運動將X光機以及DDA 探測器移動，使得X射線源的中心點正對著葉片第III分區(qū)的中心點，對葉片的第III分區(qū)按 照第III分區(qū)的曝光參數(shù)進行6次探傷，得到6幅第III分區(qū)的X射線檢測原圖像；
[0015] 1.3)同樣的操作，得到第￥、/1、1￥、11分區(qū)的父射線檢測原圖像；
[0016] 1. 4)對每一分區(qū)得到的6幅原圖像作6次平均消除隨機噪聲影響；
[0017] 1. 5)對1. 4)處理后得到的圖像提取白色鉛絲有關的特征點，根據(jù)式公式⑴計算 得到圖像兩兩之間相對的平移旋轉(zhuǎn)變換坐標，實現(xiàn)圖像配準，即：
[0018] 假設相鄰兩幅圖像之間共同點分別為（xn, yn)、（x12, y12)、（x21, y21)、（x22, y22)由下 列變換公式（I)即可求得變換參數(shù)cos θ、sin θ、tx、ty，
【主權(quán)項】
1. 基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法，其特征在于，包括以下步 驟： 1) 按照葉片的尺寸大小、厚度曲率變化利用鉛絲將葉片分成兩個以上的區(qū)域，利用數(shù) 字射線設備（DR)對燃氣輪機葉片進行分區(qū)內(nèi)部探傷，對探傷得到的圖像以白色鉛絲為特 征進行圖像拼接，得到包含有鉛絲的葉片整體灰度圖像A ; 2) 將鉛絲移動，避開首次分區(qū)時鉛絲所在的位置，做二次分區(qū)，同樣的將葉片分成同步 驟1)相同數(shù)目的區(qū)域，利用數(shù)字射線對燃氣輪機葉片進行分區(qū)內(nèi)部探傷，對探傷得到的圖 像以白色鉛絲為特征進行圖像拼接，得到包含有鉛絲的葉片整體灰度圖像B ; 3) 將圖像A與圖像B以葉片整體共同邊緣特征為基準，進行圖像融合得到整體不含鉛 絲的X射線灰度原圖像； 4) 對X射線灰度原圖像進行預處理，得到葉片的X射線檢測圖像； 5) 對X射線檢測圖像進行處理得到缺陷突出的二值化圖像，在二值化圖像上建立兩維 坐標系，對存在的內(nèi)部缺陷進行定位分析； 6) 計算二值化圖像中缺陷的周長像素總數(shù)以及面積像素總數(shù)，通過換算得到實際的缺 陷尺寸，對存在的內(nèi)部缺陷進行定量分析，通過對缺陷提取相關的特征一一長短軸比（缺陷 區(qū)域的長軸、短軸之比）、周長面積比，基于所提取的特征對缺陷進行分類，從而實現(xiàn)對葉片 內(nèi)部缺陷的定性分析。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法，其 特征在于：所述的步驟1)圖像A獲得的具體步驟為： 1. 1)利用X光機對葉片的第I分區(qū)按照第I分區(qū)的曝光參數(shù)（包括電流、電壓、曝光時 間）進行6次探傷，得到6幅第I分區(qū)的X射線檢測原圖像； 1. 2)通過控制旋轉(zhuǎn)載物臺將葉片旋轉(zhuǎn)角度，控制XYZ導軌運動將X光機以及DDA探測 器移動，使得X射線源的中心點正對著葉片第III分區(qū)的中心點，對葉片的第III分區(qū)按照第 III分區(qū)的曝光參數(shù)進行6次探傷，得到6幅第III分區(qū)的X射線檢測原圖像； 1. 3)同樣的操作，得到第￥、/1、1￥、11分區(qū)的乂射線檢測原圖像； 1. 4)對每一分區(qū)得到的6幅原圖像作6次平均消除隨機噪聲影響； 1. 5)對1. 4)處理后得到的圖像提取白色鉛絲有關的特征點，根據(jù)式公式（1)計算得到 圖像兩兩之間相對的平移旋轉(zhuǎn)變換坐標，實現(xiàn)圖像配準，即： 假設相鄰兩幅圖像之間共同點分別為（X11, yn)、（χ12, yd、（χ2ι，y2i)、（?, yJ由下列變 換公式（I)即可求得變換參數(shù)cos θ、sin θ、tx、ty，
1.6)基于配準后的結(jié)果對6幅圖像進行拼接處理，根據(jù)式（2)-式（6)確定拼接后圖像 的大小：其中Wn IipWyh2為待拼接兩幅圖像的寬度、高度；
1.7)將待拼接圖像旋轉(zhuǎn)平移變換配準之后，采用式（7)雙線性插值法對待拼接圖像進 行內(nèi)插重取樣，得到初步拼接后的圖像； V(x, y) = ax+by+cxy+d (7) 其中4個系數(shù)a、b、c、d由4個（x, y)鄰點寫出的未知方程確定， 1. 8)對拼接后的圖像進行后期平滑處理，采用式（8)的3 X 3的模板平滑灰度變化突出 的拼接線，得到包含有鉛絲的葉片整體灰度圖像A ;
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法，其 特征在于：所述的步驟5)缺陷定位分析具體步驟如下： 5. 1)用一個3X3像素的平均值模板對整體葉片的X射線檢測圖像進行平滑處理，模擬 出無缺陷的圖像； 5. 2)將無缺陷的模擬圖像與整體的X射線檢測圖像作差值運算，得到缺陷突出的差值 圖像；由于缺陷區(qū)域既有灰度值為〇附近的黑色區(qū)域，又有灰度值為255附近的白色區(qū)域， 所以需要分別做兩次差值運算得黑色缺陷區(qū)域突出和白色缺陷區(qū)域突出的圖像； 5. 3)對缺陷突出的差值圖像作Otsu自動閾值分割運算得到含有缺陷的二值化圖像； 5.4) 將黑色缺陷區(qū)域突出和白色缺陷區(qū)域突出的二值化圖像合成運算，并做區(qū)域生 長，得到區(qū)域完整保真的二值化缺陷圖像； 5.5) 以圖像上燃氣輪機葉片區(qū)域的左上角作為坐標原點，建立直角坐標系； 5. 6)以建立的坐標系求得每一個缺陷的橫縱坐標； 5. 7)由5. 6)得到的橫縱坐標Xn，￥";對X n，Yn作運算，計算出每一個缺陷的重心坐標， 實現(xiàn)對缺陷的定位分析重心計算公式如下；
M N
4.很據(jù)儀利要豕i所還的盎十兇項分割採測的燃η輪機葉片駅陌提取與分析方法，其 特征在于：所述的步驟6)缺陷定性分析的具體步驟如下： 6. 1)將整體葉片的X檢測圖像采用一階邊緣檢測算子進行邊緣檢測； 6. 2)對邊緣檢測之后的圖像作開運算，消除噪聲點的影響； 6.3) 將步驟6. 2)處理之后的圖像與步驟5. 3)中含有缺陷的二值圖像做加法運算，消 除模板平滑對缺陷圖像的影響； 6.4) 對步驟6. 3)得到的圖像運用一次二階邊緣檢測算子對其進行檢測； 6.5) 將步驟6. 4)中的圖像計算其中兩兩像素之間的歐氏距離，找出其中的最大值即 為該缺陷圖像的最長軸，并計算最長軸兩端的像素橫縱坐標； 6.6) 由步驟6. 5)中得到的橫縱坐標求得斜率K ; 6.7) 計算步驟6. 4)中圖像兩兩像素之間直線斜率為（-1/Κ)的像素集合； 6.8) 將步驟6. 7)得到的像素集合，計算對應的歐氏距離，找出其中的最大值，即為該 缺陷的短軸長度； 6.9) 計算長短軸比以及步驟5. 7)中的周長面積比； 6. 10)由得到長短軸長度之比以及周長面積之比，共同確定缺陷的類型，即長短軸長 度之比、周長面積之比均大于各自給定的閾值時，缺陷類型為裂紋類缺陷，否則為縮孔類缺 陷，這樣就實現(xiàn)了對缺陷的定性分析。
【專利摘要】基于區(qū)域分割探測的燃氣輪機葉片缺陷提取與分析方法，先對燃氣輪機葉片利用鉛絲分成若干區(qū)域，利用DR設備進行分區(qū)探傷，得到葉片整體灰度圖像A；然后將鉛絲移動距離進行分區(qū)內(nèi)部探傷，得到葉片整體灰度圖像B；將圖像A、B進行圖像融合得到整體不含鉛絲的X射線灰度原圖像；然后對X射線灰度原圖像進行預處理，得到葉片的X射線檢測圖像；再對X射線檢測圖像進行處理得到缺陷突出的二值化圖像，在二值化圖像上建立兩維坐標系，對存在的內(nèi)部缺陷進行定位分析；最后計算二值化圖像中缺陷的周長像素總數(shù)以及面積像素總數(shù)，通過換算得到實際的缺陷尺寸，對存在的內(nèi)部缺陷進行定性、定量分析，本發(fā)明實現(xiàn)對葉片內(nèi)部缺陷的快速、自動提取與分析。
【IPC分類】G01N23-04
【公開號】CN104730091
【申請?zhí)枴緾N201510068469
【發(fā)明人】李兵, 王曰根, 方宇, 陳磊, 劉學云
【申請人】西安交通大學
【公開日】2015年6月24日
【申請日】2015年2月10日