金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法

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％.

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

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省自然科学基金;南京航空航天大学研究生科研与创新计划项目

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：45-57