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    基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識(shí)別算法

    2017-04-10 01:22:53徐亞明孫雪妍
    測(cè)繪通報(bào) 2017年3期
    關(guān)鍵詞:圓度安全殼參考點(diǎn)

    徐亞明,孫雪妍,王 震,喻 爽

    (1. 武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,湖北 武漢 430079; 2. 精密工程與工業(yè)測(cè)量國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079; 3. 武漢市測(cè)繪研究院,湖北 武漢 430079)

    基于方向膨脹的核安全殼銹蝕識(shí)別算法

    徐亞明1,2,孫雪妍1,王 震1,喻 爽3

    (1. 武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,湖北 武漢 430079; 2. 精密工程與工業(yè)測(cè)量國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079; 3. 武漢市測(cè)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(yán)重,顏色相似的干擾強(qiáng)。本文提出了一種基于方向膨脹的銹蝕識(shí)別算法。利用銹蝕的黃橙色特征對(duì)影像進(jìn)行RGB三通道閾值分割提取銹蝕基礎(chǔ)信息,根據(jù)銹蝕的圓環(huán)形態(tài)特征,按照輪廓延伸方向進(jìn)行多角度分塊。設(shè)計(jì)了八方向膨脹核,對(duì)相應(yīng)輪廓塊進(jìn)行不同方向膨脹以補(bǔ)全圓環(huán)輪廓,計(jì)算輪廓矩進(jìn)行圓度識(shí)別。試驗(yàn)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(shí)別并定位銹蝕。

    銹蝕識(shí)別;閾值分割;方向膨脹;圓度識(shí)別;銹蝕定位

    核電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[1- 2]一直受到國(guó)家的高度重視,核工業(yè)生產(chǎn)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(yīng)堆三道屏障的最外層屏障,在建造完工、首次商業(yè)運(yùn)行和以后每隔10年時(shí)要進(jìn)行整體打壓試驗(yàn),以檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和抗壓情況[3]。在打壓試驗(yàn)中需要對(duì)安全殼混凝土外觀缺陷進(jìn)行檢查,其中銹蝕的檢查尤為重要。銹蝕檢查的傳統(tǒng)方式為利用吊籃或腳手架人工檢查和標(biāo)記,工作量大危險(xiǎn)性高。基于攝影測(cè)量技術(shù)[4]的銹蝕檢查逐漸代替了人工檢查。法國(guó)SITES公司開發(fā)了一套遠(yuǎn)程安全殼外觀檢查設(shè)備,通過遠(yuǎn)距離設(shè)站獲取安全殼局部低分辨率影像,人工憑借經(jīng)驗(yàn)識(shí)別并標(biāo)記銹蝕等缺陷,效率低,檢查結(jié)果受人主觀影響較大。武漢大學(xué)徐亞明教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套完備的安全殼外觀影像采集設(shè)備[5],近距離采集安全殼表面高分辨率影像,為銹蝕自動(dòng)識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。

    安全殼銹蝕是由混凝土墻體鋼筋裸露產(chǎn)生的,呈黃橙色,形態(tài)以不完整圓環(huán)形為主。高分辨率影像背景復(fù)雜,黃色污跡和紅色標(biāo)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(xiàn)缺損的圓環(huán)形態(tài),圓形特征顯著度降低,自動(dòng)識(shí)別難度大。目前國(guó)內(nèi)基于圖像處理[6]的銹蝕識(shí)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(shí)別算法,利用銹蝕的黃橙顏色特征對(duì)影像進(jìn)行RGB三通道閾值分割[7- 8]來提取銹蝕基礎(chǔ)信息,根據(jù)輪廓延伸方向進(jìn)行多角度輪廓分塊,設(shè)計(jì)了八方向膨脹核對(duì)相應(yīng)輪廓塊進(jìn)行方向膨脹補(bǔ)全圓環(huán)銹蝕,計(jì)算輪廓矩檢測(cè)圓度,正確識(shí)別銹蝕。

    1 方向膨脹銹蝕識(shí)別

    根據(jù)銹蝕的顏色特征對(duì)影像進(jìn)行RGB三通道閾值分割[9],提取銹蝕基礎(chǔ)信息。由于核殼高分辨率影像的背景復(fù)雜,大量噪聲和顏色相似的干擾遺留,本文利用銹蝕的圓環(huán)形態(tài)特征,計(jì)算輪廓矩,生成圓環(huán)判斷置信度,對(duì)銹蝕進(jìn)行圓度識(shí)別。由于銹蝕部分埋入墻體、部分裸露,提取的圓環(huán)銹蝕輪廓產(chǎn)生缺損而不完整,進(jìn)行圓度識(shí)別需要對(duì)輪廓進(jìn)行補(bǔ)缺,為此本文設(shè)計(jì)了八方向膨脹核,對(duì)不同延伸方向的輪廓塊進(jìn)行方向膨脹以補(bǔ)全輪廓。

    1.1 方向膨脹輪廓補(bǔ)缺

    安全殼表面銹蝕的嚴(yán)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(xiàn)缺損的圓環(huán)形態(tài)。缺損的圓環(huán)銹蝕因輪廓矩圓度較低而被錯(cuò)誤排除,因此需要對(duì)圓環(huán)銹蝕輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹補(bǔ)缺。傳統(tǒng)的全向膨脹算法在連通斷裂輪廓時(shí)無法保持銹蝕輪廓的圓環(huán)形態(tài)特征,影響圓度參數(shù)發(fā)揮識(shí)別作用。為此,本文提出一種圓環(huán)輪廓補(bǔ)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(gè)輪廓塊,如圖1所示。

    本文設(shè)計(jì)了如圖2所示的八方向膨脹卷積核。膨脹卷積核為一個(gè)7×7平面數(shù)組f(x,y),對(duì)像素灰度值矩陣g(x,y)進(jìn)行卷積掃描,統(tǒng)計(jì)數(shù)組中非零位置處的灰度最大值max,將參考點(diǎn)位置(x*,y*)的灰度值置為max。

    (1)

    0°膨脹核的參考點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(gè)輪廓搜尋斷裂的輪廓塊,對(duì)應(yīng)其延伸方向進(jìn)行方向膨脹,循環(huán)有限次后補(bǔ)全圓環(huán)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(shí)別

    相比于影像上的噪聲和顏色相似的干擾,經(jīng)過輪廓補(bǔ)缺的銹蝕具有顯著的圓環(huán)形態(tài)特征。利用輪廓矩計(jì)算所有輪廓的圓度,濾除相似性干擾和噪聲,正確識(shí)別銹蝕。

    輪廓面積與周長(zhǎng)通過輪廓矩進(jìn)行計(jì)算,輪廓矩計(jì)算公式為

    (2)

    圓度計(jì)算公式為

    (3)

    式中,L為輪廓鏈的周長(zhǎng)。

    判斷為圓的置信度計(jì)算公式為

    (4)

    根據(jù)式(3)計(jì)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(huán)銹蝕的可能性越大。以判斷為圓的置信度為標(biāo)準(zhǔn)濾除非目標(biāo)噪聲和顏色相似的干擾,正確識(shí)別銹蝕輪廓。生成識(shí)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(yàn)結(jié)果與分析

    2.1 核殼銹蝕識(shí)別算法設(shè)計(jì)

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

    圖4 核安全殼銹蝕識(shí)別算法流程

    2.2 方向膨脹銹蝕識(shí)別試驗(yàn)與分析

    本文試驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)為核電站安全殼銹蝕圖像,核電站安全殼銹蝕圖像為大數(shù)據(jù)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(shí)別難度較大。為驗(yàn)證方向膨脹銹蝕識(shí)別算法,本文選取150張核殼影像進(jìn)行試驗(yàn),算法試驗(yàn)效果如圖5所示,銹蝕識(shí)別統(tǒng)計(jì)見表1。

    表1 銹蝕識(shí)別統(tǒng)計(jì)

    由試驗(yàn)效果和統(tǒng)計(jì)可知,針對(duì)核安全殼銹蝕圖像,基于方向膨脹的銹蝕識(shí)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(shí)別圓環(huán)銹蝕,并在原始圖像上進(jìn)行準(zhǔn)確定位。試驗(yàn)證明了方向膨脹銹蝕識(shí)別算法的可行性。

    圖5 方向膨脹銹蝕識(shí)別效果

    3 結(jié) 語

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

    [1] 鄒長(zhǎng)城. 中國(guó)核電產(chǎn)業(yè)自主化發(fā)展研究[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2011.

    [2] 楊光. 低碳發(fā)展模式下中國(guó)核電產(chǎn)業(yè)及核電經(jīng)濟(jì)性研究[D].北京:華北電力大學(xué)(北京),2010.

    [3] 張會(huì)東,林松濤,王永煥. 核電廠安全殼結(jié)構(gòu)的內(nèi)壓承載能力計(jì)算分析[J]. 工業(yè)建筑, 2007,37(8):43- 46.

    [4] 王佩軍,徐亞明. 攝影測(cè)量學(xué)[M].武漢:武漢大學(xué)出版社, 2010.

    [5] 林躍. 基于圖像處理的安全殼缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 武漢:武漢大學(xué), 2015.

    [6] 岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理[M]. 北京:電子工業(yè)出版社, 2004.

    [7] 龍建武. 圖像閾值分割關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),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(yīng)用[J]. 工業(yè)控制計(jì)算機(jī), 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(xué), 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(guó)家自然科學(xué)基金(41474005);現(xiàn)代城市測(cè)繪國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(20131205WY) 作者簡(jiǎn)介: 徐亞明(1964—),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事精密工程測(cè)量和近景攝影測(cè)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(shí)別算法[J].測(cè)繪通報(bào),2017(3):13- 16.

    10.13474/j.cnki.11- 2246.2017.0074.

    P237

    A

    0494- 0911(2017)03- 0013- 04

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