摘要：脉冲涡流热成像通过检测试样表面温度场异常来进行缺陷检测。试样的表面不平整带来的非相关显示,使得缺陷引起的温度异常很难被检测出来。本文提出了自适应异常提取算法,该算法使用基于局部信息模糊C均值聚类图像分割将非相关显示的干扰区域分割开来,然后采用自适应模板对各个分割区域内的像素进行预测。该算法能够用于原始热图像和其他检测算法得到结果图的异常提取。以表面不平整的焊缝裂纹试样为对象来验证算法的有效性,并进行信噪比评价。结果表明该算法能够很好地抑制非相关显示,同时激励不均匀性的干扰也得到较好的消除,缺陷的异常信息被很好地提取出来。

关键词：非相关显示 缺陷检测 图像分割 自适应异常提取 脉冲涡流热成像 

单位：中国计量大学工业与商贸计量技术研究所; 杭州310018