(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211263930.7 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 山东大学 地址 250100 山东省济南市山大南路27号 申请人 山东大学威海工业 技术研究院 (72)发明人 蔡珣　张开　党菀　狄成瑞　乔琨　 高艳博　朱波　 (74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 专利代理师 莫兆忠 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/28(2022.01)G06V 10/30(2022.01) G06V 10/40(2022.01) (54)发明名称 一种碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺 陷提取方法 (57)摘要 本发明涉及工程检测技术领域， 特别是涉及 一种碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提 取方法， 包括： 获取原始气瓶X射线图像， 并对原 始气瓶X射线 图像进行预处理， 得到第一处理图 像； 基于第一处理图像得到气瓶脱粘缺陷图像特 征， 基于气瓶脱粘缺陷图像特征进行脱粘边缘检 测， 得到第二处理图像； 对第二处理图像进行缺 陷提取， 并对提取到的缺陷特征进行轮廓提取， 得到缺陷轮廓特征， 将缺陷轮廓特征标注到所述 原始气瓶X射线图像上， 获取最终缺陷标注图像。 本发明能够提取出复合材料碳纤维气瓶X射线图 像中的脱粘缺陷， 方便辨别缺陷的数量、 形状等 特征； 同时能够将缺陷的轮廓标注在复合材料碳 纤维气瓶X射线图像上， 更加直观观察缺陷的位 置。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115330802 A 2022.11.11 CN 115330802 A 1.一种碳纤维复合材 料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取原始气瓶X射线图像， 并对所述原始气瓶X射线图像进行预处理， 得到第一处理图 像； 基于所述第 一处理图像得到气瓶脱粘缺陷 图像特征， 基于所述气瓶脱粘缺陷 图像特征 进行脱粘边 缘检测， 得到第二处 理图像； 对所述第二处理图像进行缺陷提取， 并对提取到的缺陷特征进行轮廓提取， 得到缺陷 轮廓特征， 将所述缺陷轮廓特征标注到所述原始气瓶X射线图像上， 获取最终缺陷标注图 像。 2.根据权利要求1所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 对所述原始气瓶X射线图像进行预处理包括： 对所述原始气瓶X射线图像进行灰度化处 理， 得到灰度图像， 所述灰度图像即所述第一处 理图像。 3.根据权利要求2所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 基于所述第一处 理图像得到所述气瓶脱粘缺陷图像特 征包括： 对所述第 一处理图像进行去噪处理， 得到所述原始气瓶X射线图像的灰度矩阵； 对去噪 后的图像进行梯度计算处 理， 得到所述原 始气瓶X射线图像的梯度矩阵； 将所述灰度矩阵和所述梯度矩阵进行脱粘边缘检测， 得到所述气瓶脱粘缺陷图像特 征。 4.根据权利要求3所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 对所述第一处 理图像进行去噪处 理， 包括： 通过高斯函数初始化高斯卷积模板， 将所述第一处理图像转化成灰度值矩阵， 并使用 零填充方法对所述灰度图像进行扩张； 基于所述高斯卷积模板， 以滑动窗口的形式对经过零填充处理 的灰度值进行加权平均 计算， 得到去噪图像。 5.根据权利要求4所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 对所述去噪图像进行梯度计算处 理包括： 选择梯度算子模板， 计算所述梯度算子模板中各像素点的梯度值， 通过所述梯度值计 算梯度方向， 得到所述原始气瓶X射线图像的梯度矩阵； 其中所述梯度算子模板为Sobel一 阶梯度算子模板 。 6.根据权利要求5所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 计算所述梯度方向的方法为： 其中， 为梯度方向， 为使用Sobel一阶梯度算子计算出的 y方向上的梯度值， 为使用Sobel 一阶梯度算子计算出的 x方向上的梯度值。 7.根据权利要求3所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 得到所述第二处 理图像包括： 根据所述灰度矩阵和所述梯度矩阵， 并结合所述原始气瓶X射线图像的灰度信 息， 设定权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330802 A 2灰度阈值和梯度阈值； 基于所述梯度阈值和所述灰度阈值对所述原始气瓶X射线图像进行遍历， 确定气瓶的 内胆层边 缘， 所述内胆层边 缘包括第一 边缘和第二 边缘； 计算所述第一边缘和所述第二边缘中间区域的灰度均值， 在水平方向上， 若所述灰度 均值大于所述第一 边缘和所述第二 边缘的灰度值， 则标记为强边 缘， 否则标记为弱边 缘； 对所述强边缘进行邻域遍历， 设置梯度阈值将所述强边缘与距离为一个像素点的弱边 缘进行连通， 得到 完整的边 缘图像， 即所述第二处 理图像。 8.根据权利要求1所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 对所述第二处 理图像进行缺陷提取， 包括： 对所述第二处理图像进行二值化处理， 得到二值图像， 基于所述二值图像进行腐蚀操 作， 得到细化的边 缘图像； 基于所述细化的边缘图像进行第一闭运算， 得到第一缺陷区域图像， 对所述第一缺陷 区域图像进行第二闭运 算， 得到第二 缺陷区域图像； 将所述第一缺陷区域图像和所述第二缺陷区域图像进行求差操作， 得到缺陷区域图 像； 其中， 所述第一闭运 算的结构元 素小于所述第二闭运 算的结构元 素。 9.根据权利要求8所述的碳纤维复合材料气瓶X射线图像脱粘缺陷提取方法， 其特征在 于， 对所述 缺陷区域图像进行轮廓提取包括： 设定所述缺陷区域图像的最小边长、 最小周长和最小面积， 经过筛选后， 去除不符合条 件的缺陷区域轮廓， 得到确定的缺陷区域轮廓； 将所述确定的缺陷区域轮廓以矩形框形式绘制在所述原始气瓶X射线图像上并进行显 示， 获得所述最终缺陷标注图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330802 A 3