基于合成孔径超声成像的桥梁钢结构腐蚀点检测算法

摘要

针对桥梁钢结构表面的纹理、凹凸等组织排列特征具有非线性，增加了腐蚀点检测难度的问题，基于合成孔径超声成像技术设计了一种腐蚀点检测算法。首先，采用多阵元合成孔径聚焦技术获取桥梁钢结构超声影像，通过聚焦超声波能量提高超声影像的分辨率和清晰度，使得腐蚀点更容易被识别和定位。其次，利用灰度共生矩阵技术捕捉图像中像素之间的空间关系，提取桥梁表面钢结构组织的排列特征。最后，使用Fisher判别准则剔除对检测贡献度偏低或冗余的特征，将筛选后特征输入神经网络，利用神经网络的非线性映射能力精准检测腐蚀点。实验结果表明，应用本文算法可以清晰地观察到腐蚀点的位置和直径，检测到的腐蚀点直径、倾斜角度、深度与实际值基本一致，说明本文算法具有有效性。

关键词

腐蚀点检测 / 筛选特征 / 合成孔径超声成像 / 神经网络 / 桥梁钢结构 / 回波信号