【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶腐蚀防护技术，尤其涉及一种基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法。
技术介绍
1、海洋环境腐蚀一直是困扰世界各国船舶建造与维护的重大难题。船体结构和海水管路系统是船舶腐蚀防护的重点和难点部位。船体结构是保证船舶航行安全的关键所在，但其腐蚀隐患平时难以检查发现。海水管路包括消防水管路、各种机电设备海水冷却管路、重力式厕所冲洗管路、舱底疏排水管路等遍布船舶的各个角落，海水管路一旦出现腐蚀破损，将影响设备正常运行甚至船舶的安全性。
2、因此，具有腐蚀监检测系统是使船舶长期保持良好运行状态的重要前提和基本保障。根据其工作方式的不同可分为两大类：一是原位跟踪材料在实际环境中的腐蚀行为，监测因介质作用使设备发生腐蚀的速度，获得的是材料腐蚀过程的相关信息，称作现场腐蚀监测，目前应用较为广泛的方法主要有失重挂片、电阻探针、电感探针、电位探针和线性极化电阻探针等。二是在设备运行一定时期后检测是否存在腐蚀缺陷的存在与否，通过间接方式获得腐蚀结果，称作离线腐蚀检测(简称检测)，目前常用有磁粉、超声、涡流、漏磁、射线等无损检测(non-destructive testing,ndt)技术。
3、基于脉冲数字x射线和超声相控阵技术的便携式船舶腐蚀监检测系统装置在无损检测(ndt)技术方面具有一定优势。其工作原理是通过发射高频率x射线脉冲，射线穿过被检测物体后在感光板上呈现出不同的感光像素点，像素点值的大小与照射在感光板上的射线强度正相关，与此同时，照射在感光板上的射线强度与被测设备厚度负相关，因此射线在经过被测设备后
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，包括以下步骤：
3、1)对采集的待评估腐蚀数字图像进行边缘检测；所述腐蚀数字图像为船舶腐蚀检测装置在无损检测获取的数字射线图像；
4、2)对边缘点拟合圆形，作为基准小球；
5、2.1)随机采样边缘点并使用采样点拟合圆形；
6、2.2)将所有边缘点根据拟合圆形分类为外点和内点；
7、2.3)设定阈值，若某外点与拟合圆形的距离小于预设阈值，则认为该外点是内点，遍历边缘检测结果图中的所有边缘点，获得更新的内点集合；
8、2.4)根据最新内点集合重新拟合圆形边缘；
9、2.5)重复步骤2.2)至2.4)，直至拟合圆形不再变化，获得最终的拟合圆形；统计其内点个数和外点个数；
10、3)腐蚀损伤的分割；
11、腐蚀损伤区域分割的基本过程是：首先通过亮度场不均匀矫正降低亮度不均匀场带来的干扰；然后以像素为单位，逐像素提取特征；最后依据提取的特征对像素进行分类，实现腐蚀损伤区域分割；具体如下：
12、3.1)在分割之前先对图像进行亮度不均匀场矫正，滤除背景亮度中的不均匀场；
13、亮度不均匀场矫正包括以下两个步骤：亮度场计算和亮度矫正；
14、3.1.1)亮度场计算
15、获取数字射线图像的灰度图，然后进行灰度图的腐蚀和灰度图的膨胀操作，膨胀操作后的灰度图反映了数字射线图像中亮度的整体变化趋势；
16、亮度场表示为数字射线图像中亮度的背景灰度图，通过图像的形态学变换计算背景灰度图，具体过程包括灰度图的腐蚀和灰度图的膨胀；
17、灰度图的腐蚀过程如下；
18、第一步：定义一个设定形状的结构元；
19、第二步：将结构元的中心放置在灰度图的某个像素位置，灰度图中已标注各个位置像素的灰度值；
20、第三步：将结构元覆盖范围内的灰度最小值赋给结构元中心位置的像素；
21、第四步：重复以上第二、三步，直至遍历所有像素，得到腐蚀操作后的灰度图；
22、灰度图的膨胀过程如下：
23、第一步：定义一个一定形状的结构元；
24、第二步：将结构元的中心放置在灰度图的某个像素位置，灰度图中已标注各个位置像素的灰度值；
25、第三步：将结构元覆盖范围内的灰度最大值赋给结构元中心位置的像素；
26、第四步：重复以上第二、三步，直至遍历所有像素，得到膨胀操作后的灰度图；
27、3.1.2)亮度矫正
28、即通过原图与背景灰度图相减的方式进行亮度矫正；
29、3.2)提取特征，对像素进行分类实现腐蚀区域的分割；
30、通过对像素进行逐一分类实现腐蚀区域的分割，进行像素分类所依据的像素特征分为两部分：一是全局特征，二是局部特征。
31、所使用的全局特征是由人工在数字射线图像中圈出的腐蚀损伤大概区域的灰度直方图；
32、灰度直方图的计算过程如下：
33、第一步：将灰度划分为k个区间；
34、第二步：遍历人工圈出腐蚀损伤大概区域中的所有像素，统计灰度值落入各个灰度区间中的像素个数，假设落入第k个灰度区间中的像素个数为nk；
35、第三步：计算人工圈出腐蚀损伤大概区域中像素灰度值落入各个灰度区间的比例，假设腐蚀损伤大概区域中像素总个数为npixel，则第k个灰度区间中像素所占比例为数组{p1,p2,p3,…,pk}即腐蚀损伤大概区域的灰度直方图；
36、本专利技术所使用的局部特征是以像素为中心、以人工设定阈值为半径构成的局部区域内像素灰度值的均值；
37、3.3)区域分割
38、区域分割通过逐像素分类实现，分类依据是提取的像素特征，所使用的分类器是随机森林。随机森林的基本思想是通过重采样技术，从原始训练样本集中有放回地随机抽取一定数量的样本训练决策树，重复上述步骤训练一定数目的决策树组成随机森林，随机森林的分类结果由决策树投票决定。
39、腐蚀损伤区域分割是以随机森林做分类预测，依次使用随机森林中的每棵决策树做分类预测，然后，以决策树分类预测的投票结果作为随机森林的分类预测结果。
40、4)根据基准小球的检测结果和腐蚀损伤的分割结果，对采集的数字图像进行腐蚀损伤深度计算和面积计算；
41、4.1)腐蚀损伤深度计算；
42、第一步：在基准小球检测结果中计算基准小球区域灰度的最小值我们认为基准小球区域灰度的最小值对应基准小球的直径。在实际应用中，基准小球的真实直径dball已知；
43、第二步：依据腐蚀损伤分割结果，计算腐蚀损伤周围非损伤区域的灰度均值并将作为被拍摄物体非损伤情况下应具有的灰度值；
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【技术保护点】
1.一种基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤2)，具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3)，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3.1)，具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3.2)，具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，灰度直方图的计算过程如下：
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤4)中，腐蚀损伤深度计算如下：
8.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤4)中，腐蚀损伤面积计算；
9.一种电子设备，其特征在于，
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤2)，具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3)，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3.1)，具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的船舶腐蚀快速评估方法，其特征在于，所述步骤3.2)，具体如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：胡云飞，许志雄，周欢，刘建春，丁雨洁，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：
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