超声C扫描绝热层粘接图像的分割识别

　　超声脉冲回波技术是检测固体火箭发动机绝热层粘接状态行之有效的方法[1]。超声检测脱粘传统的方法是采用手检,人工对回波波形判读,确定是否脱粘。该方法存在误检率高、无法定量分析、检测周期长等缺点。随着技术的发展,对绝热层与壳体的粘接状态检测提出了更高的要求,不但要检测出绝热层的脱粘,还要确定脱粘的大小、形状、位置,以便进行定性和定量分析,需要研制智能化的设备代替传统的检测方法。因而,研究超声C扫描模式对绝热层粘接状态成像,对图像进行分割、识别脱粘是非常有意义的。本文对绝热层粘接图像的成像过程进行了分析,利用阈值分割技术从图像中识别出绝热层的脱粘区域。

　　1　超声C扫描成像原理

　　如图1.1(a)所示,发射探头发射的声波经耦合液(水)倾斜入射进入壳体,接收探头接收到在壳体中两次反射后的声波。

　　当壳体与绝热层粘好时,在壳体中传播的超声波到达该粘合面时,大部分声波透射入绝热层中,只有一部分声波被界面反射,此种情况下探头接收到的回波信号如图1.1(b)所示;当壳体与绝热层脱粘时,到达该界面的声波被全反射,探头所接收到的波形如图1.1(c)所示。由此可以看出脱粘时的回波比粘好时的回波幅值大。回波信号的幅值包含了壳体与绝热层界面粘接状态的信息[2]。

　　为了检测整个发动机与绝热层的粘接状态,使发动机绕其中心轴匀速旋转,超声探头盒(包括发射探头和接收探头、耦合水)紧贴壳体外壁沿发动机轴向以匀速移动,同时发射探头向发动机发射超声脉冲,接收探头接收被壳体和绝热层界面反射的超声回波,这样,超声探头便以螺旋线的轨迹对检测区域完成了C模式扫描。计算机将接收探头接收的回波信号的幅值转换为灰度值,从而得到绝热层粘接状态的256灰度图像。

　　2　图像分割识别

　　一般情况下,绝热层大部分区域是粘合的,因此,粘接图像的分割就是从粘合的背景中识别出脱粘的区域。超声回波信号的幅值越大,粘接图像中象点的亮度越大。粘合和脱粘的灰度级不同,所以可以采用阈值分割的方法[3]。设原图像Ft的象点灰度为f(x,y),阈值分割后的图像为F,象点灰度为ft(x,y),若选择一个灰度阈值v,则

　　阈值化后的图像为二值图像。当阈值选得过高,有一部分脱粘点误化为粘合点,使检出的脱粘区偏小;反之又会使分割出来的脱粘区域偏大。分割的关键在于选择合适的阈值。

　　2.1　阈值选择

　　用H0代表粘合,H1代表脱粘,其相应的先验概率为P(H0)和P(H1),实测样本v的概率密度函数为f(vH0)和f(vH1) ;用Di表示实际Hj为真而判为Hi的事件,用P(DiHj)表示实际Hj为真而判为Hi的概率,i、j均可取值0或1,那么,P(D1H0)就是误判率(粘检为脱),P(D0H1)就是漏判率(脱检为粘),且有