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公开(公告)号：CN113537236B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110686316.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种用于航天器损伤红外检测的热扩散效应缺陷定量识别方法，首先，对红外重构图像在L*a*b*颜色空间进行聚类，保留符合缺陷对应的高亮颜色信息类，进行二值化、形态学开闭运算操作，得到红外重构缺陷分割图像以及各个缺陷特征区域的像素点数量；然后提取缺陷边缘像素点；最后对边缘像素点对应的瞬态热响应曲线与质心位置瞬态热响应曲线，基于温度变化序列构建的加权因子序列以及温度值最高的帧构建的权重序列计算其欧式距离，并据此判断边缘点是否是热扩散点，在各个缺陷特征区域的像素点数量中扣除，得到实际像素点数量并转换为面积，完成缺陷定量识别。实验结果证明，对热扩散区域进行判定后的缺陷计算面积更接近于真实缺陷大小。
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公开(公告)号：CN113012103B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110176871.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06K9/62 , G01N21/88 , G01N21/958 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种大口径望远镜镜片表面疵病定量检测方法，首先在聚类目标函数中添加权重项、正则项以及类间离散度惩罚项来对其进行优化，采用迭代的方法，对光学疵病图像进行分类处理，去除噪声的同时使得疵病轮廓得到增强；然后经过分类处理后的图像，采用测地线主动轮廓模型通过水平集函数演化并取零水平集分割出疵病图像；最后对提取出来的疵病图像进行量化，对疵病图像采用二值链码技术对其疵病轮廓线进行标记，从而实现对疵病区域面积、重心、长短径和周长的量化。本发明将优化聚类目标函数进行迭代、主动轮廓模型进行疵病图像分割以及疵病量化相结合，来增强卫星望远镜镜片表面疵病的损伤特征，显现其轮廓特征信息，提高了检测精度的同时完成对疵病的量化分析。
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公开(公告)号：CN112132802B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010994424.X
申请日：2020-09-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习拼接算法的航天器撞击损伤检测方法，首先基于温度变化特征分离出突显缺陷特征的损伤温度重构图像；然后采用SIFT特征点检测算法实现特征点的快速检测同时生成损伤温度特征向量，再利用PCA算法对损伤温度特征向量进行降维，提高算法速度；基于损伤温度特征向量的余弦值作为相似性度量，实现特征点的粗匹配；最后搭建自优化匹配优化网络，获得优化后的精确匹配点对集合，并估计出几何变换矩阵的参数，实现图像拼接。本发明实现对缺陷模式特征的自学习过程，实现对数据特征的进一步压缩提取，从而实现适应性和鲁棒性更强的优化匹配结果，使各检测区域的损伤温度重构图像有效融合，实现对航天器表面大范围的快速损伤检测和损伤程度的初步判断。
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公开(公告)号：CN110390663B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910433935.1
申请日：2019-05-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的信息熵乘性模糊缺陷特征分析重构方法，通过重构模型和优化的模糊算法，对不同空间不程度缺陷进行提取和特征分析，使不同空间不同程度的缺陷特征能够精确的进行划分；同时，在优化的模糊算法中，构造新的目标函数，一部分包括赞成度与犹豫度的乘积，丰富了元素的特征信息，另一部分包含了模糊熵，对特征信息的不确定性进行了描述，对缺陷的区分提供了有效的帮助，这样的设计和构造具有良好的稳定性和高效性，对缺陷特征纹理的刻画和特征色差的表征有着突出的作用，能够合理的对不同空间不同程度的缺陷进行精确的评估和分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113537236A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110686316.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于航天器损伤红外检测的热扩散效应缺陷定量识别方法，首先，对红外重构图像在L*a*b*颜色空间进行聚类，保留符合缺陷对应的高亮颜色信息类，进行二值化、形态学开闭运算操作，得到红外重构缺陷分割图像以及各个缺陷特征区域的像素点数量；然后提取缺陷边缘像素点；最后对边缘像素点对应的瞬态热响应曲线与质心位置瞬态热响应曲线，基于温度变化序列构建的加权因子序列以及温度值最高的帧构建的权重序列计算其欧式距离，并据此判断边缘点是否是热扩散点，在各个缺陷特征区域的像素点数量中扣除，得到实际像素点数量并转换为面积，完成缺陷定量识别。实验结果证明，对热扩散区域进行判定后的缺陷计算面积更接近于真实缺陷大小。
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公开(公告)号：CN109767438B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910019827.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多目标优化的红外热图像缺陷特征识别方法，通过对热图像序列变换步长选取出像素点的瞬态热响应，并采用FCM进行分类，得到各个像素点的瞬态热响应的所属类别，然后考虑每个类别像素点与同类像素点的像素值相似性，以及与不同类别像素点的差异性，构造相应的多目标函数，同时，在每次环境发生变化后，通过预测机制，为种群进化提供引导方向，帮助多目标优化算法对新变化做出快速响应，获得热图像序列的降维结果，最后利用脉冲耦合神经网络提取出红外热图像的缺陷特征，从而实现代表瞬态热相应(温度点)的精确选择，保证了缺陷特征提取的精准度，同时降低了动态环境下获取各个类别信息代表瞬态热相应的计算消耗。
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公开(公告)号：CN112907527A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110176872.3
申请日：2021-02-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对大尺寸曲面试件的红外热成像拼接检测方法，采用抗旋转缩放匹配算法在基于欧式距离的粗匹配结果上计算粗匹配点对之间的旋转因子和缩放因子，建立三角形相似性假设剔除误匹配点对；通过优化RANSAC算法提取损伤温度重构图像的匹配点对，精确估计出仿射变换模型参数HT，实现图像拼接。本发明考虑了大尺寸曲面试件获取红外视频流时，曲面热像仪的拍摄位置的移动和角度变化会带来其红外重构图像的几何变换如旋转、缩放，进而构建了抗旋转缩放匹配算法用于剔除误匹配点对，同时，构建优化RANSAC(随机抽样一致)算法提取匹配点对，获取最终的仿射变换模型参数HT，这样，获得了正确匹配缺陷特征点，避免拼接图像出现畸变。
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公开(公告)号：CN109816638B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910005050.1
申请日：2019-01-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态环境特征和加权贝叶斯分类器的缺陷提取方法，通过选取热图像序列中的步长将图像分块并去除冗余信息，提取代表性瞬态热响应。之后，再利用特征提取公式进行特征提取，在贝叶斯分类器中引入环境变量，用来描述在同一区域中不同环境下的瞬态热响应，进一步细化在同一区域下的瞬态热响应，使得在多个环境情况下，即使有部分瞬态热响应发生混叠，也能够通过剩下有差异的瞬态热响应进行分类将瞬态热响应分类，然后，对三维矩阵进行变换，最后采用模糊C均值算法进行图像分割，二值化分割后的图像，从而提取出热图像的缺陷特征。本发明考虑了检测环境，避免瞬态热响应的混叠，从而避免检测环境差异带来的瞬态热响应类别分类误差。
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公开(公告)号：CN109598711B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811451815.6
申请日：2018-11-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征挖掘和神经网络的热图像缺陷提取方法，通过选取热图像序列中的步长将图像分块，并根据分块去除冗余信息，提取代表性瞬态热响应。本发明利用特征提取公式对瞬态热响应的总热量、吸热阶段的温度变化率、放热阶段的温度变化率、温度均值、温度峰值这些特征进行提取，并根据所提取出的特征，构建神经网络，并将瞬态热响应分类，然后，对三维矩阵进行变换，得到含有缺陷区域的二维图像，最后采用模糊C均值算法对含有缺陷区域的二维图像进行聚类和二值化，得到最终的缺陷图像，从而提取出热图像的缺陷特征。本发明通过深层次挖掘瞬态热响应曲线所包含的物理信息，提高了聚类的合理性，从而提高了缺陷提取的精准度。
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