(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210755172.4 (22)申请日 2022.06.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114882016 A (43)申请公布日 2022.08.09 (73)专利权人 中国矿业大 学 （北京） 地址 100083 北京市海淀区学院路丁1 1号 (72)发明人 张芳　王露露　赵怡琳　王东升　 赵鑫鹏　张鑫　范贤波　 (74)专利代理 机构 北京合创致信专利代理有限 公司 16127 专利代理师 刘素霞 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01N 25/72(2006.01) 审查员 庄鑫 (54)发明名称 基于红外温度场时序信息识别混凝土缺陷 面积方法及系统 (57)摘要 本申请涉及利用红外光分析材料技术领域， 本申请提供了一种基于红外温度场时序信息识 别混凝土缺陷面积方法及系统， 该方法首先获取 多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图 像数据集， 通过提取每一幅图像的每个像素的时 序温度值， 得到聚类数据， 其中， 每一幅红外图像 对应某一时刻采集到的含缺陷混凝土的红外温 度场； 然后根据聚类数据集， 对红外图像数据集 中每一幅红外图像的各像素点进行聚类， 得到每 一幅红外图像中各像素点所属的类别； 最后， 基 于每一幅红外图像中各像素点所属的类别， 对红 外图像中的混凝土缺陷进行面积分割， 得到混凝 土缺陷面积识别结果， 如此， 提高了混凝土缺陷 面积识别的精度。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114882016 B 2022.12.13 CN 114882016 B 1.一种基于红外温度场时序信息识别混凝 土缺陷面积的方法， 其特 征在于， 包括： 提取红外 图像数据集的每一幅图像中每一个像素点的时序温度值， 得到聚类数据集； 其中， 所述红外图像数据集包括多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土的红外图像； 所述红 外图像数据集中的每一幅红外图像对应某一时刻 采集到的含缺陷混凝土的红外温度场； 所 述聚类数据集由红外图像序列中提取的全部像素点的时间序列组成； 所述红外图像数据集为在红外热成像检测混凝土缺陷实验中的冷却阶段采集得到的， 所述冷却阶段为所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中对混凝土加热至预设温度后， 温度 逐渐下降的过程； 在所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中， 采用持续加热法将混凝土加热至所述预设 温度； 通过所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中的持续加热系统将混凝土加热至所述预 设温度， 其中： 所述持续加热系统至少包括红外热像仪、 热激励源系统、 红外图像处 理系统； 所述热激励源系统与所述混凝 土之间的相对距离为预设距离阈值； 所述红外 图像处理系统用于接收和 处理所述红外热像仪采集到的所述红外图像数据 集； 在通过持续加热系统将混凝 土加热至所述预设温度之前， 所述方法还 包括： 设置所述红外热像仪的响应采集参数， 所述响应采集参数包括： 环境温度、 所述红外热 像仪的发射 率； 根据所述 聚类数据集， 对所述红外图像数据集中所述每一幅红外图像的各像素点进行 聚类， 得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别； 具体为： 随机选择所述聚类数据集中的K个 像素点作为K个初始聚类中心； 根据所述聚类数据集中除所述K个像素点之外的其他像素点分别到K个初始聚类中心 之间的欧氏距离， 确定所述聚类数据集中每一个像素点所属的类别， 并计算所述聚类数据 集中每一个像素点所属的类别与对应的每一个像素点实际所属类别 之间的第一误差函数 值； 其中， 所述聚类数据集中每 个像素点所属的类别为K个初始聚类中心中的任一个； 对所述K个初始聚类中心对应的每一个类别 中所有像素点的温度值进行均值计算， 得 到新的聚类中心， 并计算所述聚类数据集中每一个像素点所属的新类别与对应的每一个像 素点实际所属类别 之间的第二误差函数值； 其中， 所述聚类数据集中每个像素点所属的新 类别为所述 新的聚类中心中的任一个； 响应于第一误差函数值与第 二误差函数值小于预设误差 阈值， 输出所述每一幅红外图 像中各像素点所属的类别； 基于所述每一幅红外图像中各个像素点所属的类别， 对所述红外图像中的混凝土缺陷 进行面积分割， 得到混凝 土缺陷面积识别结果。 2.一种基于红外温度场时序信息识别混凝 土缺陷面积的系统， 其特 征在于， 包括： 数据提取单元， 配置为提取红外图像数据集的每一幅图像中每一个像素点的时序温度 值， 得到聚类数据集； 其中， 所述红外图像数据集包括多个不同时刻采集到的含缺陷混凝土 的红外图像； 所述红外图像数据集中的每一幅红外图像对应某一时刻 采集到的含缺陷混凝 土的红外温度场； 所述聚类数据集由红外图像序列中提取的全部像素点的时间序列组成；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882016 B 2所述红外图像数据集为在红外热成像检测混凝土缺陷实验中的冷却阶段采集得到的， 所述冷却阶段为所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中对混凝土加热至预设温度后， 温度 逐渐下降的过程； 在所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中， 采用持续加热法将混凝土加热至所述预设 温度； 通过所述红外热成像检测混凝土缺陷实验中的持续加热系统将混凝土加热至所述预 设温度， 其中： 所述持续加热系统至少包括红外热像仪、 热激励源系统、 红外图像处 理系统； 所述热激励源系统与所述混凝 土之间的相对距离为预设距离阈值； 所述红外 图像处理系统用于接收和 处理所述红外热像仪采集到的所述红外图像数据 集； 在通过持续加热系统将混凝 土加热至所述预设温度之前， 还 包括： 设置所述红外热像仪的响应采集参数， 所述响应采集参数包括： 环境温度、 所述红外热 像仪的发射 率； 聚类单元， 配置为根据所述聚类数据集， 对所述红外 图像数据集中所述每一幅红外 图 像的各像素点进行聚类， 得到所述每一幅红外图像中各像素点所属的类别； 具体为： 随机选择所述聚类数据集中的K个 像素点作为K个初始聚类中心； 根据所述聚类数据集中除所述K个像素点之外的其他像素点分别到K个初始聚类中心 之间的欧氏距离， 确定所述聚类数据集中每一个像素点所属的类别， 并计算所述聚类数据 集中每一个像素点所属的类别与对应的每一个像素点实际所属类别 之间的第一误差函数 值； 其中， 所述聚类数据集中每 个像素点所属的类别为K个初始聚类中心中的任一个； 对所述K个初始聚类中心对应的每一个类别 中所有像素点的温度值进行均值计算， 得 到新的聚类中心， 并计算所述聚类数据集中每一个像素点所属的新类别与对应的每一个像 素点实际所属类别 之间的第二误差函数值； 其中， 所述聚类数据集中每个像素点所属的新 类别为所述 新的聚类中心中的任一个； 响应于第一误差函数值与第 二误差函数值小于预设误差 阈值， 输出所述每一幅红外图 像中各像素点所属的类别； 缺陷分割单元， 配置为基于所述每一幅红外 图像中各个像素点所属的类别， 对所述红 外图像中的混凝 土缺陷面积进行分割， 得到混凝 土缺陷面积识别结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882016 B 3