基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法

徐亞明，孫雪妍，王 震，喻 爽

(1. 武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079； 3. 武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430079)

基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法

徐亞明1,2，孫雪妍1，王 震1，喻 爽3

(1. 武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079； 3. 武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430079)

核安全殼銹蝕影像噪聲密集，銹蝕缺損嚴重，顏色相似的干擾強。本文提出了一種基于方向膨脹的銹蝕識別算法。利用銹蝕的黃橙色特征對影像進行RGB三通道閾值分割提取銹蝕基礎信息，根據銹蝕的圓環形態特征，按照輪廓延伸方向進行多角度分塊。設計了八方向膨脹核，對相應輪廓塊進行不同方向膨脹以補全圓環輪廓，計算輪廓矩進行圓度識別。試驗證明，該算法能濾除大量噪聲和顏色相似的干擾信息，正確識別并定位銹蝕。

銹蝕識別；閾值分割；方向膨脹；圓度識別；銹蝕定位

核電產業的發展[1- 2]一直受到國家的高度重視，核工業生產的安全性是保證核能充分利用的重要前提。核安全殼是核電站反應堆三道屏障的最外層屏障，在建造完工、首次商業運行和以后每隔10年時要進行整體打壓試驗，以檢驗結構強度和抗壓情況[3]。在打壓試驗中需要對安全殼混凝土外觀缺陷進行檢查，其中銹蝕的檢查尤為重要。銹蝕檢查的傳統方式為利用吊籃或腳手架人工檢查和標記，工作量大危險性高。基于攝影測量技術[4]的銹蝕檢查逐漸代替了人工檢查。法國SITES公司開發了一套遠程安全殼外觀檢查設備，通過遠距離設站獲取安全殼局部低分辨率影像，人工憑借經驗識別并標記銹蝕等缺陷，效率低，檢查結果受人主觀影響較大。武漢大學徐亞明教授團隊開發了一套完備的安全殼外觀影像采集設備[5]，近距離采集安全殼表面高分辨率影像，為銹蝕自動識別奠定了基礎。

安全殼銹蝕是由混凝土墻體鋼筋裸露產生的，呈黃橙色，形態以不完整圓環形為主。高分辨率影像背景復雜，黃色污跡和紅色標記等顏色相似的干擾較多，銹蝕部分埋入墻體部分裸露，呈現缺損的圓環形態，圓形特征顯著度降低，自動識別難度大。目前國內基于圖像處理[6]的銹蝕識別算法較少，本文提出了一種基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法，利用銹蝕的黃橙顏色特征對影像進行RGB三通道閾值分割[7- 8]來提取銹蝕基礎信息，根據輪廓延伸方向進行多角度輪廓分塊，設計了八方向膨脹核對相應輪廓塊進行方向膨脹補全圓環銹蝕，計算輪廓矩檢測圓度，正確識別銹蝕。

1 方向膨脹銹蝕識別

根據銹蝕的顏色特征對影像進行RGB三通道閾值分割[9]，提取銹蝕基礎信息。由于核殼高分辨率影像的背景復雜，大量噪聲和顏色相似的干擾遺留，本文利用銹蝕的圓環形態特征，計算輪廓矩，生成圓環判斷置信度，對銹蝕進行圓度識別。由于銹蝕部分埋入墻體、部分裸露，提取的圓環銹蝕輪廓產生缺損而不完整，進行圓度識別需要對輪廓進行補缺，為此本文設計了八方向膨脹核，對不同延伸方向的輪廓塊進行方向膨脹以補全輪廓。

1.1 方向膨脹輪廓補缺

安全殼表面銹蝕的嚴重程度不同，大量銹蝕未完全裸露，局部埋入混凝土中無法被完整提取，銹蝕輪廓呈現缺損的圓環形態。缺損的圓環銹蝕因輪廓矩圓度較低而被錯誤排除，因此需要對圓環銹蝕輪廓進行形態學膨脹補缺。傳統的全向膨脹算法在連通斷裂輪廓時無法保持銹蝕輪廓的圓環形態特征，影響圓度參數發揮識別作用。為此，本文提出一種圓環輪廓補缺算法——方向膨脹。

將輪廓按照延伸方向的徑向0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°均分為8個輪廓塊，如圖1所示。

本文設計了如圖2所示的八方向膨脹卷積核。膨脹卷積核為一個7×7平面數組f(x,y)，對像素灰度值矩陣g(x,y)進行卷積掃描，統計數組中非零位置處的灰度最大值max，將參考點位置(x*,y*)的灰度值置為max。

(1)

0°膨脹核的參考點位置在(3,0)，使徑向0°輪廓塊向正上方向延伸；45°膨脹核的參考點位置在(0,0)，使徑向45°輪廓塊向左上方向延伸；90°膨脹核的參考點位置在(0,3)，使徑向90°輪廓塊向左方向延伸；135°膨脹核的參考點位置在(0,6)，使徑向135°輪廓塊向左下方向延伸；180°膨脹核的參考點位置在(3,6)，使徑向180°輪廓塊向正下方向延伸；225°膨脹核的參考點位置在(6,6)，使徑向225°輪廓塊向右下方向延伸；270°膨脹核的參考點位置在(6,3)，使徑向270°輪廓塊向正右方向延伸；315°膨脹核的參考點位置在(6,0)，使徑向315°輪廓塊向左上方向延伸。圖2(i)為方向膨脹示意圖。

圖2 八方向膨脹卷積核

360°遍歷整個輪廓搜尋斷裂的輪廓塊，對應其延伸方向進行方向膨脹，循環有限次后補全圓環銹蝕輪廓。效果如圖3所示。

圖3 方向膨脹效果

1.2 輪廓矩圓度識別

相比于影像上的噪聲和顏色相似的干擾，經過輪廓補缺的銹蝕具有顯著的圓環形態特征。利用輪廓矩計算所有輪廓的圓度，濾除相似性干擾和噪聲，正確識別銹蝕。

輪廓面積與周長通過輪廓矩進行計算，輪廓矩計算公式為

(2)

圓度計算公式為

(3)

式中，L為輪廓鏈的周長。

判斷為圓的置信度計算公式為

(4)

根據式(3)計算正圓的圓度為1，輪廓圓度越接近于1，判斷為圓的置信度越高，成為圓環銹蝕的可能性越大。以判斷為圓的置信度為標準濾除非目標噪聲和顏色相似的干擾，正確識別銹蝕輪廓。生成識別銹蝕輪廓的最小外接矩形，繪制在原始圖像上定位出銹蝕。

2 試驗結果與分析

2.1 核殼銹蝕識別算法設計

本文提出了一種基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法。首先通過RGB三通道閾值分割提取銹蝕基礎信息，根據銹蝕的圓環形態特征，利用方向膨脹法補全圓環輪廓，通過輪廓矩圓度計算圓環置信度，濾除噪聲和顏色相似干擾，正確識別圓環銹蝕輪廓，生成最小外接矩形，在原圖上進行定位。算法流程如圖4所示。

圖4 核安全殼銹蝕識別算法流程

2.2 方向膨脹銹蝕識別試驗與分析

本文試驗的原始數據為核電站安全殼銹蝕圖像，核電站安全殼銹蝕圖像為大數據量影像，圖幅為7360×4912，圖像上噪聲密集，污跡、剝落等干擾信息較多，銹蝕識別難度較大。為驗證方向膨脹銹蝕識別算法，本文選取150張核殼影像進行試驗，算法試驗效果如圖5所示，銹蝕識別統計見表1。

表1 銹蝕識別統計

由試驗效果和統計可知,針對核安全殼銹蝕圖像,基于方向膨脹的銹蝕識別算法能很好地濾除大量噪聲和顏色相似的干擾信息，正確識別圓環銹蝕，并在原始圖像上進行準確定位。試驗證明了方向膨脹銹蝕識別算法的可行性。

圖5 方向膨脹銹蝕識別效果

3 結 語

本文利用數字圖像處理技術，通過基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法，分割背景，濾除噪聲，排除干擾信息，正確識別了圓環銹蝕；利用RGB三通道閾值分割提取銹蝕基礎信息；提出了方向膨脹銹蝕識別算法，對輪廓進行多角度分塊，根據不同的延伸方向進行了膨脹補全圓環輪廓，利用輪廓的圓環形態特征進行了輪廓矩圓度檢測，濾除大量噪聲，排除顏色相似的干擾信息，正確識別銹蝕。但仍有少部分銹蝕因其埋入墻體部分超過50%，在進行銹蝕識別時存在不可避免的遺漏，對此仍需作進一步研究。

[1] 鄒長城. 中國核電產業自主化發展研究[D].長沙：中南大學,2011.

[2] 楊光. 低碳發展模式下中國核電產業及核電經濟性研究[D].北京：華北電力大學(北京),2010.

[3] 張會東,林松濤,王永煥. 核電廠安全殼結構的內壓承載能力計算分析[J]. 工業建筑, 2007，37(8)：43- 46.

[4] 王佩軍,徐亞明. 攝影測量學[M].武漢：武漢大學出版社, 2010.

[5] 林躍. 基于圖像處理的安全殼缺陷檢測系統設計[D]. 武漢：武漢大學, 2015.

[6] 岡薩雷斯. 數字圖像處理[M]. 北京：電子工業出版社, 2004.

[7] 龍建武. 圖像閾值分割關鍵技術研究[D].長春：吉林大學,2014.

[8] 鄧本再,秦佳賢. 一種魯棒的彩色圖像多閾值分割方法及應用[J]. 工業控制計算機, 2012,25(9)：95- 96.

[9] 許曉麗. 基于聚類分析的圖像分割算法研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工程大學, 2012.

Rusting Recognition Algorithm for the Containment of the Nuclear Power PlantBased on Contour Directed Dilation

XU Yaming1,2，SUN Xueyan1，WANG Zhen1，YU Shuang3

(1. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079，China； 2. Key Laboratory of Precise Engineering and Industry Surveying,National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Wuhan 430079，China； 3. Wuhan Geomatic Institute,Wuhan 430079,China)

For defective rusting on nuclear containment image, with lots of noise and interference similar in color, in this paper a rusting recognition algorithm of contour directed dilation is proposed. Using the characteristic yellowish orange color, extract basic rusting information through RGB multi- channel threshold segmentation. On the basis of rusting’s annulus shape feature, the rusting by multi- direction according to contour’s extension direction is divided. Contour fragment is dilated by the self- design eight- direction kernels in order to complement annulus rusting. The real rusting is recognized by roundness calculated according to contour moments. Experiments show that the algorithm can undo amounts of noise and interference similar in color so as to recognize and position the real rusting on the image.

rusting recognition; threshold segmentation; directed dilation; roundness recognition; rusting position

2016- 07- 12；

2017- 01- 03

國家自然科學基金(41474005)；現代城市測繪國家測繪地理信息局重點實驗室開放課題(20131205WY) 作者簡介： 徐亞明(1964—)，男，教授，博士生導師，主要從事精密工程測量和近景攝影測量研究工作。E- mail：1539715830@qq.com

徐亞明，孫雪妍,王震，等.基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識別算法[J].測繪通報，2017(3)：13- 16.

10.13474/j.cnki.11- 2246.2017.0074.

P237

A

0494- 0911(2017)03- 0013- 04