基于熱圖重構區域生長算法的碳纖維增強復合材料脫粘缺陷檢測

馮琪智，高 斌，楊 揚，田貴云,3

(1.電子科技大學 自動化工程學院，成都610000；2.中航工業成都飛機工業(集團)有限責任公司，成都610000;3.紐卡斯爾大學 電子電力與計算機工程學院，紐卡斯爾 NEI7RU)

基于熱圖重構區域生長算法的碳纖維增強復合材料脫粘缺陷檢測

馮琪智1，高 斌1，楊 揚2，田貴云1,3

(1.電子科技大學 自動化工程學院，成都610000；2.中航工業成都飛機工業(集團)有限責任公司，成都610000;3.紐卡斯爾大學 電子電力與計算機工程學院，紐卡斯爾 NEI7RU)

提出了基于區域生長和熱成像信息重構的融合算法，該算法能較好地解決OPT(光激勵紅外熱成像)方法缺陷檢測中分辨率低的難題，顯著提高缺陷和非缺陷區域的對比度，實現缺陷的精確檢出。為了評價不同算法的檢測性能，采用了基于事件的F-score評價方法來衡量檢測結果，該方法能定量比較不同特征提取算法。

光激勵紅外熱成像;碳纖維增強復合材料;脫粘;區域生長法

碳纖維增強復合材料(CFRP)是近幾十年來迅速發展起來的一種新型材料。由于其具有比強度高、比模量大、抗疲勞性能好、膨脹系數低以及可設計性強等優點[1]，已經成為航空航天、石油化工、風力發電等高新技術領域不可缺少的重要結構材料。復合材料層壓板在生產制造、裝配和服役的過程中，材料內部可能會因生產工藝和環境等因素的影響出現損傷和缺陷等質量問題，例如分層、脫粘、開裂、沖擊缺陷等[2]。為了保障服役安全，需要對復合材料的內部質量進行監測[3-4]。各類無損檢測技術(NDT)也就廣泛應用于復合材料的結構成型、裝配、試驗、維護和使用等過程中。目前，常用于復合材料內部質量的無損檢測技術包括微波檢測、超聲C掃描檢測和紅外熱波成像檢測等[5-6]。其中，紅外熱波成像檢測由于具有快速、無接觸、無污染等優點而被應用于復合材料內部缺陷的檢測中[7-8]，其激勵源包括熱氣流、閃光燈、激光、超聲波和太赫茲光譜等。

光激勵紅外熱成像(OPT)檢測技術利用結構或材料的熱輻射物理特性的不同，對試件采用主動加熱方法檢測材料表面和內部的各種缺陷和損傷。OPT系統得到的圖像存在邊緣模糊、噪聲干擾和分辨率低等缺點，為了提高缺陷檢測的精度、效率和分辨率等，研究者采用了不同的特征提取算法來提取缺陷信息。郭興旺等[9]對熱圖像序列進行小波變換，采用基于像素級和特征級的圖像融合算法對熱像序列進行處理，其通過鋁合金試件的檢測試驗說明了該圖像融合算法能有效地減少加熱不均和背景噪聲對缺陷識別的不利影響。何煒等[10]利用快速傅里葉變換(FFT)處理鎖相熱成像數據，其計算速度比離散傅里葉變換更快，且能在頻域中觀測缺陷信息。劉濤等[11]應用BP神經網絡，擬合函數關系來實現紅外熱波檢測對缺陷的定量識別，其借助數值計算的方法提供樣本訓練神經網絡，證明了該方法的可行性。RAJIC等[12]采用主成分分析(PCA)方法，通過奇異值分解將熱圖像序列分解成一組正交統計模式，用于減少冗余、去除噪聲、描述主要的空間和時間的變化信息等。LIANG等[13]采用小波變換和PCA結合的方法檢測復合材料的沖擊缺陷。SRIPRAGASH等[14]用熱成像信號重構(TSR)來檢測缺陷深度，并提高了熱圖像序列的時空分辨率。HYVARINEN等[15]采用獨立成分分析(ICA)方法，通過提取熱圖像序列中相互獨立的成分，去除數據冗余性，獲取數據的高階統計特性。SWITA等[16]利用K均值算法對紅外熱波圖像序列進行聚類分析，提取圖像序列中的深層信息，減少了數據量。MALDAGUE等[17]提出脈沖相位熱成像(PPT)算法，通過傅里葉變換將時間和空間信息轉化到頻域中，得到相位和幅值信息，通過缺陷和非缺陷區域相位和幅值信息的不同來提取缺陷信息。上述算法對微小缺陷或深層缺陷的識別精度較低，為解決此問題，筆者融合區域生長和熱成像信息重構算法檢測脫粘缺陷，提高檢測精度和缺陷分辨率。

隨著特征提取算法的使用，出現了不同的衡量標準來衡量算法的檢測結果，例如信噪比(SNR)、檢出率和ROC(試件工作特征)曲線等。其中，信噪比是根據試件中缺陷和非缺陷區域的溫度差來反應的，其容易受到非均勻加熱的干擾。為了解決此問題，對此類無損檢測技術提出了基于事件F-score的評價方法，該方法已被用于金屬部件檢查和紅外熱波成像檢測等方面[18]，F-score方法通過公式計算F值的大小來衡量算法檢測缺陷的有效性，基于F-score的方法能定量比較不同特征提取算法。

1 算法概述

1.1紅外熱波成像原理

當試件被熱源激勵后，在熱量趨于平衡的過程中，其表面溫度場隨時間和空間變化的物理特性可用已知的數學模型來表達，在進行理論分析時，每個像素點的溫度變化可簡化為一維熱傳導模型，且試件表面溫度的數學模型可表示為

1.2TSR算法原理

式(1)為特征提取算法的理論基礎，通過OPT系統獲得視頻數據，對每一幀圖像進行向量化，第i幀圖像向量化如圖1所示。則整個視頻序列可轉化為矩陣表示，見圖2。

圖1 第i幀圖像向量化示意

熱圖像重構算法利用表面溫度在時間和空間上的變化信息，對熱圖像序列的每個像素點的時間信息進行處理，將每個像素點溫度響應曲線從時域轉換到對數域。通過式(1)可知，非缺陷區域的溫度變化曲線滿足線性關系，缺陷區域溫度變化曲線是非線性的，TSR算法的表達式為：

式(2)表明，對于理想的非缺陷區域，對數衰減響應曲線是斜率為-1/2的直線。在實際應用中，溫度響應曲線會受到不同因素的干擾，例如背景輻射、非線性相位響應以及缺陷區域等，式(2)不滿足理想的線性關系。因此，每個像素點處的對數溫度變化可由n次多項式函數來近似擬合，其表達式為：

圖2 圖像序列轉化為矩陣示意

(3)

采用n階多項式擬合能消除噪聲,并且將熱譜序列壓縮到n+1幀的多項式系數中，提高了圖像的質量，通過計算式(3)的一階和二階微分，可獲得缺陷信息。數學模型表達式為：

ln[Tsurface(t)]=exp{a0+a1ln(t)+a2[ln(t)]2+

通過式(3)和式(4)獲得的溫度變化曲線，可以觀察缺陷和非缺陷區域像素點在時間軸上熱響應的差異。對式(4)求一階導得其差分溫度Tsurface(t)在時間軸上的變化率，二階導表示表面溫度曲線在時間軸上的凹凸性，TSR算法求導過程如圖3所示，所以進行二階求導獲得重構之后的圖像能更加清晰地反應缺陷區域和非缺陷區域溫度變化響應的區別。

圖3 TSR算法求導過程示意

1.3基于區域生長的分割算法

借助集合概念對圖像分割有如下定義：令集合R代表整個圖像區域，對R的分割可看做將R分成N個滿足以下五個條件的非空子集R1,R2,…,RN。

(2) 對所有的i,j,i≠j時,有Ri∩Rj≠φ。

(3) 對i=1,2,…,N,有P(Ri)=true。

(4) 對i≠j,有P(Ri∪Rj)=false。

(5) 對i=1,2,…N,Ri是連接的區域。

其中P(Ri)為所有在集合Ri中元素的邏輯謂詞，φ表示空集。

選出利用TSR算法重構的質量較好的圖像，再利用區域生長法對其進行缺陷特征提取。大多數圖像分割算法是利用圖像中的像素值相似、圖像邊緣或者突變區域等進行特征提取的。圖像分割算法通常分為4個類別：基于閾值、邊緣檢測、區域生長法和混合方法同質性準則。區域生長法(SRG)的基本思想是將具有相似性質的像素集合起來構成區域。首先對每個需要分割的區域找出一個種子像素點作為生長的起點,然后將種子像素鄰域中與種子有相同或相似性質的像素( 根據事先確定的生長或相似準則來確定) 與種子像素合并成集合。而新的像素繼續做為種子向四周生長, 直到沒有滿足條件的像素可以合并進來，最終形成一個像素集合，得到區域。

影響區域生長法的關鍵問題有：① 選擇正確的種子像素，根據預估缺陷區域和非缺陷區域所占比例來確定，對于缺陷區域較少且不連續的數據，選擇非缺陷處的像素點為種子點效果更好；對于存在較大面積連續缺陷的數據，選擇缺陷區域的像素為種子點效果更佳，所以選擇非缺陷高亮度像素點作為種子點；② 確定生長過程中將相鄰像素包括進來的準則，再確定門限，經過多組數據的重復試驗可知選擇門限范圍為1.3～1.8之間效果較好；③ 確定生長的終止條件。區域生長準則有基于區域灰度差、基于區域內灰度分布統計、基于區域形狀這3類。筆者采用基于區域灰度差的準則。平均灰度的均勻測量度可以作為區域生長的相似性準則，設某一圖像區域R,其中像素數為N,則均值表示為：

因此，區域R的均勻測量度可表示為

式中：K為一閾值，在區域R中，各像素灰度值和均值的差不超過某一閾值K，其均勻測量度為真。

1.4可檢測性定量評估

為了客觀地評價檢測效果，采用F-score方法來衡量不同特征提取算法的檢測結果。檢測結果可以分為4類，TP為實際存在缺陷并被檢測出來的個數，FP為不是缺陷區域卻被檢測為缺陷區域的個數，FN為是缺陷區域但檢測結果顯示為沒有缺陷的個數，TN為不是缺陷也未被檢測為缺陷的個數，因此準確率P和召回率R可分別表示為：

為了平衡準確率和召回率，F-score是P和R的加權調和平均，可表示為

式中：α為準確率和召回率的所占比重，對于無損檢測的此類脫粘缺陷，α取值為1，即準確率和召回率同等重要。

實際缺陷分布如圖4所示，其中，缺陷區域為1,2,4,5，其余區域為非缺陷區域，圖5為經過一種特征提取算法后可能得到的結果，估計缺陷區域為1,2,3,4，其余區域為非缺陷區域。根據定義可統計出TP，FP，FN和TN的值，由此計算出P和R均為3/4，當α=1時，F為3/4。當已知缺陷分布后，利用F-score方法能夠客觀定量地評價不同的處理算法。F-score系數統計如表1所示。

圖4 實際缺陷分布示意

圖5 檢測估計結果

表1 F-score系數統計

2 試驗系統和缺陷樣本

試驗所用的光激勵紅外熱成像(OPT)系統外觀如圖6所示，熱激勵裝置為Par64鹵素燈，其磨砂燈面產生的光比較柔和，功率為1 000 W，額定電壓為240 V。熱像儀為FLIR A655sc紅外熱像儀，其工作波段為7.5～14 mm，分辨率為640像素×480像素，溫度靈敏度為0.05 ℃(熱像儀工作在30 ℃及采樣頻率為50 Hz時)。碳纖維增強復合材料蜂窩夾芯板的缺陷分布如圖7所示，試件大小為250 mm×300 mm，上下層復合材料厚度分別為1 mm，中間為20 mm厚的紙蜂窩芯結構，膠層為0.15 mm的J-116B膠粘劑，脫粘缺陷采用人工預置墊片，是厚度為0.1 mm的聚四氟乙烯用來模擬自然缺陷。缺陷直徑分別為3, 6, 10, 14, 18 mm，缺陷分布如圖7所示。

圖6 OPT系統外觀

圖7 碳纖維增強復合材料蜂窩夾芯板的缺陷分布示意

3 結果分析

選取PPT、ICA和PCA三種常用的缺陷特征提取算法用來比較。圖8是從未處理的圖像序列中選取的效果最好的熱像圖，由圖8可知，少部分的缺陷可以被清晰檢測，但是大多數的缺陷與背景融為一體，圖中圓形標記處為直徑小于10 mm的缺陷，檢測效果不明顯，與非缺陷區域無明顯溫差。圖8中圓圈標記處為漏檢結果。圖9為經過PPT處理后的熱像圖，圖10為經過PCA處理之后的熱像圖，圖11為經過ICA處理之后的熱像圖，圖12是對原始數據進行TSR處理之后的熱像圖，能夠讓試件表面的溫度變化更加均勻，消除了噪聲的干擾，直徑為10，6 mm的缺陷清晰可見，提高了對比度和分辨率。圖13為經過融合TSR和SRG處理后的結果，圓圈標記處為難檢處，直徑為3 mm的最小缺陷也能被清晰地辨別出來，該特征提取算法可增強缺陷區域與非缺陷區域的對比度，提高分辨率，將原本和背景融為一體的缺陷信息提取出來。

圖8 從未處理的圖像序列中選取的效果最好的熱像圖

圖9 經過PPT處理的熱像圖

圖10 經過PCA處理后的熱像圖

圖11 經過ICA處理后的熱像圖

圖12 對原始數據進行TSR預處理后的熱像圖

圖13 經過融合TSR和SRG處理后的熱像圖

為了客觀地衡量不同算法的提取效果，采用F-score定量評價檢測結果。由圖7可知，單面可觀測缺陷個數為10，和PPT、PCA算法相比，文中提出算法的F-score值高于20%。不同算法的檢測結果獲得的F-score值如表2所示。

表2 不同算法檢測結果獲得的F-score值

4 結語

利用光激勵紅外熱成像系統對復合材料脫粘缺陷進行檢測具有檢出率低的缺點，筆者提出的融合熱圖重構的區域生長算法能夠挖掘出隱藏的缺陷信息，并且能提高缺陷區域與非缺陷區域的對比度。傳統的特征提取算法對微缺陷的檢測能力低于文中提出的算法。通過基于事件的F-score值能定量評估不同算法的處理結果的優劣。

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DebondingDefectDetectionofCFRPBasedonThermalSignalReconstructedRegionGrowingAlgorithm

FENG Qizhi1, GAO Bin1, YANG Yang2, TIAN Guiyun1,3

(1.School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610000, China;2.China Aviation Industry Chengdu Aircraft Industry (Group) Co., Ltd., Chengdu 610000, China;3.College of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Newcastle, Newcastle UEI7RU, UK)

In this paper, the fusion of seeded region growing and thermal signal reconstruction algorithm has been proposed to solve the problem of low resolution of defect detection. The algorithm can significantly enhance the contrast ration between defects and sound areas, and realize the accurate positioning of defects. In order to objectively and quantitatively evaluate the detection performance of different algorithms, the event based F-score is computed to measure the detection results.

optical pulsed thermography; carbon fiber reinforced composite; debonding; seeded region growing

TG115.28

： A

：1000-6656(2017)09-0029-06

2017-01-07

四川省科技支撐計劃資助項目(2016GZ0185)；國家自然科學基金資助項目(51377015,61401071，61527803)；NSAF聯合基金資助項目(U1430115)；中央高校基本業務費資助項目(ZYGX2014J068)；中國博士后科學基金資助項目(136413)

馮琪智(1993-)，女，碩士研究生，主要研究方向為復合材料無損檢測

高 斌(1983-)，男，教授，主要研究方向為無損檢測與機器學習，bin_gao@uestc.edu.cn

10.11973/wsjc201709007