金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法 |
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引用本文: | 葛鑫鑫,崔海华,徐振龙,贺敏岐,韩学志.金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法[J].光学学报,2023(2):53-65. |
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作者姓名: | 葛鑫鑫 崔海华 徐振龙 贺敏岐 韩学志 |
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作者单位: | 1. 南京航空航天大学机电学院;2. 西安航空动力股份有限公司;3. 中国航发哈尔滨东安发动机有限公司 |
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摘 要: | 针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题,提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先,为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建;然后,针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率,最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强;最后,使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明,所提方法可以免疫二维歧义性,相较于传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。
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关 键 词: | 图像处理 图像重建 超分辨率 光度立体 表面形貌 机器视觉 |
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