陳戈珩， 吳天華， 胡明輝

（長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，吉林長(zhǎng)春 130012）

0 引 言

飛機(jī)蒙皮是飛機(jī)表面一層鋁合金金屬，是使飛機(jī)保持良好氣動(dòng)外形的重要結(jié)構(gòu)。飛行過程中，蒙皮時(shí)刻受到變化的外界壓力，鉚釘與蒙皮結(jié)合處易出現(xiàn)縫隙，長(zhǎng)期如此潮氣進(jìn)入縫隙，易產(chǎn)生腐蝕性裂紋，因其導(dǎo)致的空難事故全世界曾有發(fā)生。

目前，隨著機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展，利用機(jī)器代替人眼可以做出方便、準(zhǔn)確的檢測(cè)和判斷［1］。文中在機(jī)器視覺的基礎(chǔ)上，針對(duì)鉚釘附近蒙皮腐蝕的特點(diǎn)，采用改進(jìn)的內(nèi)距均值法［2］提取腐蝕特征信息，該方法能夠確定腐蝕鉚釘中心、半徑、腐蝕方向，計(jì)算出分離度、腐蝕程度、腐蝕趨勢(shì)等特征參數(shù)，進(jìn)而區(qū)分腐蝕等級(jí)，輔助實(shí)現(xiàn)飛機(jī)蒙皮缺陷的自動(dòng)檢測(cè)，此應(yīng)用對(duì)提高飛機(jī)的安全性有重大的意義。

鉚釘附近蒙皮腐蝕檢測(cè)方案如圖1所示。

圖1 鉚釘附近蒙皮腐蝕檢測(cè)方案

1 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理流程如圖2所示。

圖2 圖像預(yù)處理流程

圖像預(yù)處理照片如圖3所示。

圖3 圖像預(yù)處理照片

圖3（a）為攝像頭所采集到的蒙皮原始圖像，圖中3個(gè)鉚釘均有輕微腐蝕；圖3（b）采用了閾值法（取閾值140）對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理［3］。在圖3（b）中發(fā)現(xiàn)了少量噪音，為了消除噪音，采用形態(tài)學(xué)處理法對(duì)圖片進(jìn)行開環(huán)與閉環(huán)處理，結(jié)果見圖3（c）；圖3（d）是邊緣提取后效果，但圖中包含了3個(gè)鉚釘?shù)倪吔纾枰崛为?dú)鉚釘?shù)奶卣餍畔?，所以采用八鄰域分割方式?duì)圖像進(jìn)行區(qū)域分割，提取單個(gè)鉚釘?shù)倪吔纾?］。

2 利用改進(jìn)的內(nèi)距均值法確定鉚釘中心與半徑

鉚釘中心與半徑的確定是特征提取的核心，通過鉚釘中心與半徑可以估算正常鉚釘?shù)膮^(qū)域，進(jìn)而識(shí)別腐蝕區(qū)域，確定鉚釘周圍腐蝕程度。圖像中心與半徑的確定方法有多種，其中一種基于內(nèi)距均值法［5］，能夠很好地適用于鉚釘周圍腐蝕情況。但是，內(nèi)距均值法不適用于腐蝕較嚴(yán)重的不規(guī)則圖形，并且不能判斷腐蝕的趨勢(shì)，如果蒙皮上兩相鄰鉚釘腐蝕趨勢(shì)相交，將會(huì)是重大的安全隱患。為解決上面提到的問題，文中提出了一種新的內(nèi)距均值法，使其能夠適用于腐蝕較嚴(yán)重的不規(guī)則圖形，并且能夠判斷出腐蝕的趨勢(shì)。

鉚釘半徑［6］與中心的確定如圖4所示。

具體的內(nèi)距均值法改進(jìn)算法步驟如下：

1）對(duì)預(yù)處理得到的單個(gè)鉚釘邊界圖像求最小外接矩陣，求出目標(biāo)區(qū)域最大的水平與垂直邊界內(nèi)距Lmax，Wmax，設(shè)閾值TH＝min（0.5Lmax，0.5Wmax）。

2）在圖像左右兩端垂直方向做垂線，與邊界相交于A，B，C，D，過A，B，C，D點(diǎn)做水平線與邊界相交于A′，B′，C′，D′，見圖4（b）。AB，CD同時(shí)向中間移動(dòng)，求出最先滿足AB＞TH，max（AA′，BB′）＞TH的線段AB和滿足CD＞TH，max（CC′，DD′）＞TH的CD，求出AB，CD的橫坐標(biāo)，記做Xab，Xcd。

3）同理，在圖像上下兩端水平方向做水平線，與邊界相交于E，F(xiàn)，G，H，過E，F(xiàn)，G，H做垂線與邊界相交于E′，F(xiàn)′，H′，I′，見圖4（b）。EF，GH同時(shí)向中間移動(dòng)，求出最先滿足EF＞TH，max（EE′，F(xiàn)F′）＞TH的線段EF和滿足GH＞TH，max（GG′，HH′）＞TH的線段GH，求出EF，HI的縱坐標(biāo)，記做Yef，Ygh。

4）檢測(cè)到的鉚釘中心O：［1／2（Xab＋Xcd），1／2（Xef＋Ygh）］。

5）計(jì)算中心O點(diǎn)到A，B～H點(diǎn)的距離，記做l1～l8。鉚釘區(qū)域半徑為：R＝min（l1，l2，l3～l8）。

6）以O(shè)為圓心，順時(shí)針以22.5°為間隔取得一個(gè)16方向的星狀矢量X（O1，O2，O3～O16），星狀矢量中比鉚釘半徑長(zhǎng)的一個(gè)或多個(gè)矢量體現(xiàn)了腐蝕的趨勢(shì)，見圖4（c）。

3 提取腐蝕特征信息［7－8］

3.1 腐蝕度（K）

腐蝕度描述鉚釘周圍的腐蝕程度。圖像預(yù)處理后的特征區(qū)域面積為M1，鉚釘面積為M2，可得腐蝕面積為M1－M2，腐蝕程度K＝（M1－M2）／M2×100%，根據(jù)公式計(jì)算出圖4（a）腐蝕度K＝（78 543－61 544）／61 544×100%＝27.6%。

3.2 分離度（C）

分離度表示特征區(qū)域的緊湊程度，分散度越小，特征區(qū)域越緊湊，反之，特征區(qū)域越分散，腐蝕越嚴(yán)重［9］。L為特征區(qū)域周長(zhǎng)，M特征區(qū)域?yàn)槊娣e，分散度C＝L2／M2，根據(jù)公式求圖4（a）分離度C＝10 232／61 544＝17。

3.3 腐蝕趨勢(shì)（F）

腐蝕趨勢(shì)表示腐蝕的方向性。Fi＝‖Oi‖／R，式中Oi表示16個(gè)方向星狀矢量中某一矢量，R為測(cè)得的鉚釘半徑，F(xiàn)i越大則表示這個(gè)方向的腐蝕較為嚴(yán)重，也就是此鉚釘?shù)母g趨勢(shì)，根據(jù)公式求圖4（a）嚴(yán)重的腐蝕趨勢(shì)為F1，F(xiàn)3，F(xiàn)7。

4 結(jié)果分析

圖4（a）中鉚釘腐蝕較嚴(yán)重，鉚釘中心實(shí)際坐標(biāo)（203，248），半徑141；圖4（c）中間的點(diǎn)是內(nèi)均值算法檢測(cè)到的鉚釘中心，坐標(biāo)（234，263），半徑為153；圖4（c）中另一個(gè)點(diǎn)是改進(jìn)算法檢測(cè)到的鉚釘中心，坐標(biāo)（195，236），半徑為137。

中心偏離度公式：

式中：R——鉚釘?shù)膶?shí)際半徑；

d——檢測(cè)到的中心（y1，y2）與實(shí)際鉚釘中心（x1，x2）的距離。

根據(jù)中心偏離度公式計(jì)算出內(nèi)距均值法的中心偏離程度為35.67%，改進(jìn)算法的中心偏離程度為13.79%。

可見，利用改進(jìn)算法檢測(cè)到的不規(guī)則腐蝕區(qū)域中心坐標(biāo)與半徑的精確度較高，提取的特征參數(shù)也更準(zhǔn)確。

［1］ 唐向陽(yáng)，張勇，李江有，等.機(jī)器視覺關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀及應(yīng)用展望［J］.昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)：理工版，2004，29（2）：36-39.

［2］ 赫振華.飛機(jī)蒙皮裂紋的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)識(shí)別方法［J］.中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，27（6）：5-8.

［3］ 王耀南.計(jì)算機(jī)與圖像處理與識(shí)別技術(shù)［M］.北京：高等教育出版社，2001.

［4］ 王慧明，史萍.圖像紋理特征的提取方法［J］.中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，13（1）：12-15.

［5］ 高慶吉，王少輝.基于分形關(guān)聯(lián)維數(shù)的飛機(jī)蒙皮腐蝕特征提取算法［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2010，30（1）：137-139.

［6］ 沈庭芝，方子文.數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別［M］.北京：北京理工大學(xué)出版社，1998.

［7］ 何東健.數(shù)字圖像處理［M］.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2008.

［8］ Rafael C Gonzalez.Digital image processing using MATLAB［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2005.

［9］ 秦襄培，鄭賢中.MATLAB圖像處理寶典［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2011.