專利名稱：基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于紅外熱成像技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)在墻體或容器等滲漏點精確定位檢測方面的應(yīng)用，主要適用于墻體滲漏源定位檢測。
背景技術(shù)：
在維護和管理各種建筑物時，通過表面無損檢查來發(fā)現(xiàn)液體的滲漏點具有很大的工程應(yīng)用價值，然而通過常規(guī)辦法去尋找滲漏源和滲漏路徑往往很難實現(xiàn)。滲水破壞是持續(xù)的，造成建筑材料、設(shè)備和裝飾家具的過早損壞，并引起室內(nèi)空氣污染。特別是滲入點難以確定，因為水經(jīng)常不按照預(yù)想的路徑滲入，肉眼看不到任何滲水痕跡。確診像銀行，大壩，隧道，管道等建筑的墻體漏水狀況，并且立即進(jìn)行修理，是極其必要的?，F(xiàn)有技術(shù)提出了一些容器滲漏的檢測方法，容器滲漏檢測屬于封閉結(jié)構(gòu)的檢測，因此可以采用音速噴嘴法、熱式空氣流量計法和表面涂抹法等方法。而對于墻體這樣開放結(jié)構(gòu)的滲漏檢測，目前這些檢測方法顯然已經(jīng)不能適用；另一方面，雖然墻體滲漏的最終結(jié)果能反映到墻體表面上來，但是要檢測和準(zhǔn)確定位墻體滲漏源卻是一件非常困難的事情。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有檢測手段針對墻體滲漏檢測，尤其是在滲漏源定位等方面存在的不足，本發(fā)明提供一種既能檢測和定位墻體滲漏源，又能對滲漏程度和造成的影響進(jìn)行量化分析的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是一種基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，包括紅外攝像裝置和用于對紅外攝像裝置所拍攝的墻體或者容器紅外熱成像圖像進(jìn)行預(yù)處理，并判斷是否發(fā)生滲漏點以及分析處理滲漏區(qū)域和程度的微處理器；所述的微處理器包括紅外熱成像圖像獲取單元，用于通過USB接口讀取紅外攝像裝置所拍攝的被檢物體的紅外熱像圖，并將讀取的紅外熱像圖提交給紅外熱成像圖像預(yù)處理單元；紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，用于將紅外熱成像圖像進(jìn)行初步預(yù)處理得到初步增強的紅外熱成像圖像，然后對該初步增強紅外熱成像圖像進(jìn)行區(qū)域初步分割，得到紅外熱成像圖像上疑似不同滲漏源引起滲漏影響局部區(qū)域，并保存于區(qū)域隊列供后續(xù)運算；滲漏定量檢測單元，用于從區(qū)域隊列中取出一個疑似單一滲漏源所影響范圍紅外熱成像圖像進(jìn)行滲漏量化，計算得到滲漏源準(zhǔn)確位置以及對滲漏影響程度進(jìn)行量化處理，所述滲漏定量檢測單元包括形態(tài)學(xué)分析模塊，用于縮小滲漏源的檢測范圍，進(jìn)行滲漏源的粗定位；溫度梯度判斷模塊，用于準(zhǔn)確定位滲漏源的位置；在所述的形態(tài)學(xué)判斷模塊中，首先對單一滲漏點影響范圍區(qū)域進(jìn)行面積統(tǒng)計，然后根據(jù)形態(tài)學(xué)進(jìn)行非滲漏點排除，在滲漏模型中，半徑最小橢圓區(qū)域為滲漏點所在，有滲漏點向外，水分的擴散造成溫度的梯度擴散，在紅外熱成像圖像圖中有溫度信息找出水分?jǐn)U散；
在所述的溫度梯度計算模塊中，使用等值線算法得到多條等溫線；針對每一條等溫線計算其多條法線，對法線相交最集中區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計，判定法線相交最集中點為滲漏源。進(jìn)一步，所述滲漏定量檢測單元包括檢測結(jié)果輸出單元，用于輸出檢測結(jié)果報告，檢測結(jié)果報告內(nèi)容包括是否存在多滲漏點、滲漏點區(qū)域坐標(biāo)、滲漏程度；滲漏程度指標(biāo)包括溫度梯度密集度、滲漏點區(qū)域水分和滲漏影響區(qū)域面積。在所述的溫度梯度計算模塊中，如果檢測出在某一小區(qū)域內(nèi)存在多滲漏點，則需要進(jìn)一步進(jìn)行多滲漏點分離計算；多滲漏點處理，如果在所述的滲漏點量化模塊對于隊列中的一個局部小區(qū)域計算得到小區(qū)域存在多個滲漏點情況時，逐一對這些滲漏點進(jìn)行標(biāo) 記。所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，預(yù)處理過程如下；步驟I):溫度值-灰度值映射變換，對紅外熱成像圖像進(jìn)行溫度值-灰度值映射變換，以灰度值圖像表現(xiàn)，圖像上各點灰度值對應(yīng)相應(yīng)溫度值；步驟2):低通濾波去噪；步驟3):對比度增強；步驟4):輪廓提取，對溫度范圍修正后的灰度值圖像進(jìn)行邊界輪廓提取，以便進(jìn)行連通域提取與標(biāo)記；步驟5):連通域提取，對灰度值圖像上疑似單一滲漏點影響范圍進(jìn)行連通域填充提取，消除該范圍內(nèi)的少數(shù)空洞。所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，低通濾波去噪的過程如下步驟2. I):對灰度值圖像進(jìn)行傅立葉變換，將空域圖像變換到頻域；步驟22):設(shè)計低通濾波器，采用巴特沃斯低通濾波器，低通濾波器公式(I)所示，進(jìn)行相乘濾波；步驟2. 3):采用傅立葉逆變換，將濾波后的頻域圖像轉(zhuǎn)換到空域；
權(quán)利要求
1.一種基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，包括紅外攝像裝置和用于對紅外攝像裝置所拍攝的墻體或者容器紅外熱成像圖像進(jìn)行預(yù)處理，并判斷是否發(fā)生滲漏點以及分析處理滲漏區(qū)域和程度的微處理器；所述的微處理器包括紅外熱成像圖像獲取單元，用于通過USB接口讀取紅外攝像裝置所拍攝的被檢物體的紅外熱像圖，并將讀取的紅外熱像圖提交給紅外熱成像圖像預(yù)處理單元；紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，用于將紅外熱成像圖像進(jìn)行初步預(yù)處理得到初步增強的紅外熱成像圖像，然后對該初步增強紅外熱成像圖像進(jìn)行區(qū)域初步分割，得到紅外熱成像圖像上疑似不同滲漏源引起滲漏影響局部區(qū)域，并保存于區(qū)域隊列供后續(xù)運算；滲漏定量檢測單元，用于從區(qū)域隊列中取出一個疑似單一滲漏源所影響范圍紅外熱成像圖像進(jìn)行滲漏量化，計算得到滲漏源準(zhǔn)確位置以及對滲漏影響程度進(jìn)行量化處理，所述滲漏定量檢測單元包括形態(tài)學(xué)分析模塊，用于縮小滲漏源的檢測范圍，進(jìn)行滲漏源的粗定位；溫度梯度判斷模塊，用于準(zhǔn)確定位滲漏源的位置；在所述的形態(tài)學(xué)判斷模塊中，首先對單一滲漏點影響范圍區(qū)域進(jìn)行面積統(tǒng)計，然后根據(jù)形態(tài)學(xué)進(jìn)行非滲漏點排除，在滲漏模型中，半徑最小橢圓區(qū)域為滲漏點所在，有滲漏點向夕卜，水分的擴散造成溫度的梯度擴散，在紅外熱成像圖像圖中有溫度信息找出水分?jǐn)U散；在所述的溫度梯度計算模塊中，使用等值線算法得到多條等溫線；針對每一條等溫線計算其多條法線，對法線相交最集中區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計，判定法線相交最集中點為滲漏源。
2.如權(quán)利要求I所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述滲漏定量檢測單元包括檢測結(jié)果輸出單元，用于輸出檢測結(jié)果報告，檢測結(jié)果報告內(nèi)容包括是否存在多滲漏點、滲漏點區(qū)域坐標(biāo)、滲漏程度；滲漏程度指標(biāo)包括溫度梯度密集度、滲漏點區(qū)域水分和滲漏影響區(qū)域面積。
3.如權(quán)利要求I或2所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于在所述的溫度梯度計算模塊中，如果檢測出在某一小區(qū)域內(nèi)存在多滲漏點，則需要進(jìn)一步進(jìn)行多滲漏點分離計算；多滲漏點處理，如果在所述的滲漏點量化模塊對于隊列中的一個局部小區(qū)域計算得到小區(qū)域存在多個滲漏點情況時，逐一對這些滲漏點進(jìn)行標(biāo)記。
4.如權(quán)利要求I或2所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，預(yù)處理過程如下；步驟I):溫度值-灰度值映射變換，對紅外熱成像圖像進(jìn)行溫度值-灰度值映射變換，以灰度值圖像表現(xiàn)，圖像上各點灰度值對應(yīng)相應(yīng)溫度值；步驟2):低通濾波去噪；步驟3)對比度增強；步驟4):輪廓提取，對溫度范圍修正后的灰度值圖像進(jìn)行邊界輪廓提取，以便進(jìn)行連通域提取與標(biāo)記；步驟5):連通域提取，對灰度值圖像上疑似單一滲漏點影響范圍進(jìn)行連通域填充提取，消除該范圍內(nèi)的少數(shù)空洞。
5.如權(quán)利要求4所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，低通濾波去噪的過程如下步驟2. I):對灰度值圖像進(jìn)行傅立葉變換，將空域圖像變換到頻域圖像；步驟22):設(shè)計低通濾波器，采用巴特沃斯低通濾波器，低通濾波器公式(I)所示，進(jìn)行相乘濾波；步驟2. 3):采用傅立葉逆變換，將濾波后的頻域圖像轉(zhuǎn)換到空域圖像；
6.如權(quán)利要求4所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，對比度增強的方式將低溫區(qū)溫度差拉伸，具體做法是采用對數(shù)變換方法來擴展圖像的低灰度范圍，同時壓縮高灰度范圍；對于一幅最高溫度為Tmax和最低溫度為Tmin的紅外熱成像圖，其溫度變換區(qū)域為[Tmin, Tmax],在寬區(qū)間內(nèi)較小的溫差將被淹沒，很難準(zhǔn)確的被定位檢測出來；若滲漏周圍溫度的范圍為[TminO，TmaxO],那么就存在著Tmin < TminO < TmaxO < Tmax關(guān)系,通過公式(2)所示的非線性灰度變換的對數(shù)變換，變換后的圖像使得滲漏周圍溫度的溫差范圍得以擴展，非滲漏區(qū)域的溫差范圍得以壓縮；
7.如權(quán)利要求4所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，采用輪廓提取算法進(jìn)行滲漏源區(qū)域輪廓的提取，具體算法描述如下首先對對比度增強后的圖像進(jìn)行二值化，這里采用自適應(yīng)方式確定參數(shù)；其次遍歷二值圖像，確定一個非零點為輪廓前驅(qū)點，循環(huán)查找其八連通區(qū)域內(nèi)與該點同值的點后確定為輪廓后繼點，以此繼續(xù)進(jìn)行，同時需要對輪廓線相交、相切和重疊等特殊情況做處理；最后對相鄰連通區(qū)域進(jìn)行拼接。
8.如權(quán)利要求4所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述的紅外熱成像圖像預(yù)處理單元，在初步預(yù)處理后進(jìn)行區(qū)域初步分割，在整體紅外熱成像圖像中標(biāo)記提取單一滲漏點影響范圍區(qū)域圖像，放入?yún)^(qū)域隊列中，到此疑似單一滲漏點影響區(qū)域表面紅外熱成像圖像將一個一個存在隊列中，接下來進(jìn)行滲漏定量檢測。
9.如權(quán)利要求I或2所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于所述紅外成像裝置用于接收目標(biāo)物體表面熱輻射紅外波，并轉(zhuǎn)化為電壓信號同時以相應(yīng)彩色值顯示在紅外熱成像圖像上，紅外攝像裝置可手持或安裝在攝像支架上，對被檢物體進(jìn)行拍攝得到紅外熱成像圖像，通過紅外熱成像圖像處理獲得墻體的表面溫度分布信息。
10.如權(quán)利要求9所述的基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，其特征在于在拍攝紅外熱成像圖像前需要對被檢物體進(jìn)行預(yù)處理，過程是首先對被檢物體區(qū)域上方模擬下雨情景充分澆水；然后對被檢物體區(qū)域進(jìn)行局部加熱。
全文摘要
一種基于紅外熱成像圖像處理的滲漏源檢測裝置，包括紅外熱成像攝像裝置和用于對紅外熱成像攝像裝置所拍攝的墻體或者容器熱像圖以及相關(guān)輸入信息對建筑物墻體或者容器的損壞狀況、是否發(fā)生滲漏點以及滲漏區(qū)域和程度進(jìn)行分析處理判斷的微處理器；紅外熱成像攝像裝置對預(yù)處理的被檢物體進(jìn)行掃攝，可獲得墻體或者容器的表面溫度分布信息；微處理器中軟件主要包括紅外熱成像圖像獲取單元、紅外熱成像圖像預(yù)處理單元和滲漏定量檢測單元，通過數(shù)字圖像處理技術(shù)對被測物體表面溫度場進(jìn)行分析，得出被測物體是否存在滲漏缺陷、本發(fā)明不但能快速檢測出是否存在滲漏缺陷，還能準(zhǔn)確檢測出滲漏存在區(qū)域、程度和影響范圍，為滲漏缺陷提供一種評估方法。
文檔編號G01M3/00GK102636313SQ20121010453
公開日2012年8月15日 申請日期2012年4月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月11日
發(fā)明者夏少杰, 楊艷萍, 湯一平, 田旭園, 齊明 申請人:浙江工業(yè)大學(xué)