【摘 要】
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针对红外热成像技术对高压容器表面缺陷进行无损检测过程中,由于其体积庞大而无法实现对容器整体单次完全检测的情况以及单幅图像可能无法展示缺陷整体形状和大小的问题,大量学者和研究人员对高压容器的无损检测方法进行了研究。该文采用加速稳健特征(SURF)算法对多次检测得到红外图像进行特征提取,通过双向匹配法和M估计样本一致(MSAC)算法进行特征点对匹配,并提出一种基于亮度和距离的加权融合算法对参考图像和待
【基金项目】
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四川省重大科学仪器设备专项(2019ZDZX0045),中央高校基本业务费(ZYGX2019J063)。
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针对红外热成像技术对高压容器表面缺陷进行无损检测过程中,由于其体积庞大而无法实现对容器整体单次完全检测的情况以及单幅图像可能无法展示缺陷整体形状和大小的问题,大量学者和研究人员对高压容器的无损检测方法进行了研究。该文采用加速稳健特征(SURF)算法对多次检测得到红外图像进行特征提取,通过双向匹配法和M估计样本一致(MSAC)算法进行特征点对匹配,并提出一种基于亮度和距离的加权融合算法对参考图像和待配准图像进行融合。最后,通过仿真实验,对高压容器复合金属板的362帧红外采集样本图像进行特征提取和融合处
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