● 摘要
航空发动机是现代飞行器的核心机，其主要部件涡轮盘、涡轮叶片由于工作环境恶劣造成的疲劳损伤一直是航空发动机故障的主要来源之一，在涡轮盘、涡轮上，叶片裂纹一旦萌生就会加速扩展并导致故障发生。因此，需要定期检查以及时发现微裂纹，以便进一步判断其是否能继续服役。 对航空发动机部件表面的图像信息进行考察是判断其是否出现裂纹的一个重要途径。本文以此为出发点，对表面裂纹的图像处理识别方法将进行了深入的研究。针对表面微裂纹信息极易湮没于背景图像而直接用图像分割的方法难于将裂纹信息从背景中分离的特点，提出一种基于图像减影法的裂纹提取算法。该算法利用同一试件子样在不同时间的图像背景大体一致、减影图像能够更鲜明地反映部件表面损伤情况的特点来提取其表面裂纹信息。鉴于图像减影的前提是两幅图像必须进行配准，本文以两幅图像的灰度互信息作为是否配准的依据，提出了基于小波分解、Powell优化算法的多分辨率图像配准方法，取得较好的配准效果。配准之后通过图像减影法提取裂纹。最后采用图像分割、形态学处理等方法对裂纹信息进行量化处理。本文首先介绍了裂纹图像的采集处理系统，然后对裂纹图像的配准、量化算法进行了深入的分析，并采用Visual C++ 6.0和MATLAB混编的方法实现了算法，编制了识别软件，最后通过实例证明了该裂纹识别方法的有效性，并指出其不足。