1. Forschungs hintergrund
Die Riss erkennung ist in den Bereichen Ingenieur wesen und wissenschaft liche Forschung von großer Bedeutung, haupt sächlich bei der Verhinderung von strukturellem Versagen und der Verlängerung der Lebensdauer, bei der Bewertung der Festigkeit, Zähigkeit und Ermüdung eigenschaften neuer Materialien. und technische Forschung in komplexen und extremen Umgebungen.
Die traditionelle Riss detektion kann durch metallo graphische Mikroskope, Ultraschall, Röntgens trahlen und andere Methoden erfolgen, weist jedoch alle unterschied liche Defekte in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und zerstörung freie Prüfung auf.
Das Qianyanlang-Forschungs team hat unabhängig voneinander eine Riss erkennungs methode entwickelt, die auf einem spärlichen optischen Fluss und dem ungarischen Algorithmus basiert und die Eigenschaften hoher Präzision, hoher Effizienz und flexibler Anpassungs fähigkeit aufweist.
2. Prinzip der Methode
Der spärliche optische Fluss algorithmus simuliert Risse, indem er den Referenz rahmen unter Verwendung der Verschiebung informationen zwischen Bildern interpoliert und deformiert.
Die Verformung der Fläche wird dann berechnet, und die Riss fläche wird durch Differenz berechnung extrahiert. Schließlich wird der ungarische Algorithmus verwendet, um die Zeitreihen risse zu sortieren und die Berechnung der Riss endpunkte und Öffnungs winkel abzuschließen.
3. Methoden schritte
Der erste Schritt besteht darin, den Referenz rahmen und den Berechnungs bereich festzulegen
Wählen Sie ein oder mehrere Frames aus, bevor der Riss als Referenz rahmen auftritt, um sicher zustellen, dass keine Riss störungen auftreten. Wählen Sie basierend auf dem Referenz rahmen einen Berechnungs bereich in der Nähe des Bildrisses aus, der das Auftreten von Rissen abdecken kann.
Der zweite Schritt besteht darin, den Verschiebung vektor jedes Pixels im Bild zu berechnen
Durch Analyse der Pixel änderungen zwischen dem Referenz rahmen und dem aktuellen Rahmen wird der Verschiebung vektor (dx, dy) jedes Pixels berechnet. Die Zeit differenz zwischen dem aktuellen Rahmen und dem Referenz rahmen sei t, und der Verschiebung vektor (Δx, Δy) jedes Pixels wird durch einen spärlichen optischen Fluss berechnet.
Wo
Und
Den Gradienten des Bildes in x-bzw. y-Richtung darstellen,
Anzeige der Änderung des Bildes auf der Zeitachse. Der spärliche optische Fluss algorithmus löst die obigen Gleichungen, um den Verschiebung vektor jedes Pixels zu erhalten und die Fläche mit größerer Verschiebung zu extrahieren.
Schritt 3: Interpolieren Sie den Verformung referenz rahmen
Durch bilineare Interpolation oder Interpolation des nächsten Nachbarn werden die Pixel werte des Referenz rahmens auf die neue Position abgebildet, um den deformierten Referenz rahmen zu erhalten.
Wo der Pixel wert des Referenz rahmens darstellt.
Schritt 4: Crack-Extraktion
Der aktuelle Rahmen und der deformierte Referenz rahmen werden interpoliert und gedreschelt, um die Fläche mit signifikanter Differenz, d. H. Die Riss fläche, zu extrahieren.
Schritt 5: Riss endpunkte sortieren und berechnen
Der ungarische Algorithmus wird verwendet, um eine optimale zweiteilige Übereinstimmung der Crack-Timing-Informationen durch zuführen, um die Riss punkte in verschiedenen Zeitrahmen zu erhalten. Die Koordinaten der Riss endpunkte werden durch die Kurven anpassung methode berechnet, und der Winkel zwischen den Endpunkten wird unter Verwendung der inversen Tangenten funktion berechnet.
Unter ihnen sind (x1, y1) und (x2, y2) die beiden Endpunkte des Risses, und θ ist der Öffnungs winkel des Risses.
4. Effekt dipla
5. Zusammenfassung der Forschung
In diesem Artikel wird eine Methode zur Riss erkennung vorgestellt, die auf einem spärlichen optischen Fluss und einem ungarischen Algorithmus basiert. Diese Methode kann Risse in Bildern intelligent, effizient und genau identifizieren, indem Referenz rahmen festgelegt, Pixel verschiebung, Interpolation verformung, Differenz berechnung, Rissex traktion, Riss sortierung sowie Endpunkt-und Öffnungs winkel berechnung berechnet werden. Dieser Algorithmus kann auf industrielle Inspektion, Material überwachung und andere Bereiche angewendet werden, um die technische Sicherheit zu gewährleisten, die Produkt qualität zu verbessern und den Fortschritt der material wissenschaft lichen Forschung zu fördern.
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