基于散斑图像相关性分析的平面应变场图像分析系统

王艺璇1那正2

2身份证号码：210103198508071230

摘要：本文针对发电厂管道在运行过程中可能出现的缺陷和损伤问题，提出了一种基于散斑图像相关性分析的检测方法。通过对散斑图像的处理和分析，实现对管道缺陷的识别和定位。本文主要介绍了散斑图像相关性分析的基本原理、软件开发过程以及在实际应用中的效果评估。

关键词：散斑图像；相关性分析；平面应变场图像分析；系统

一、引言

随着计算机技术和图像处理技术的发展，利用计算机来融入生产生活。其中，散斑图像相关性分析技术作为一种非接触式、高精度、高效率的检测方法，具有广泛的应用前景，它可以有效的解决当今的低效能现状，为发电企业现代化，智能化以及智能电网信息工程的建设提供了有效的助力[1]。

散斑图像相关性分析技术基于散斑图像的特性和相关性原理，通过对散斑图像的处理和分析，实现对管道缺陷的识别和定位[2]。该技术不仅能够检测到表面缺陷，还能够检测到内部缺陷，且具有高精度和高分辨率的特点。因此，将散斑图像相关性分析技术应用于发电厂管道的缺陷检测，可以提高检测效率和准确性，减少人工干预，降低安全风险[3]。

然而，散斑图像相关性分析技术的应用也面临一些挑战。首先，散斑图像的获取和处理需要专业的设备和算法支持。其次，由于发电厂管道的复杂结构和多变的工作环境，对散斑图像的相关性分析算法提出了更高的要求。本文旨在研究和开发一种基于散斑图像相关性分析的发电厂管道缺陷检测软件。首先，介绍了散斑图像相关性分析的基本原理和方法。然后，详细介绍了软件开发的过程，包括软件功能模块设计、界面设计以及性能优化等方面。接着，通过实验和分析验证了软件的有效性和准确性。最后，通过实际应用案例展示了软件在发电厂管道缺陷检测中的应用效果。[4]

二、散斑图像相关性分析的基本原理

散斑图像是一种特殊的图像，它包含了大量的随机分布的斑点，。散斑图像相关性分析技术基于散斑图像的特性和相关性原理，通过对散斑图像的处理和分析，利用DIC算法，分析计算，精确的寻找到一个个细微的可疑报错点，在接着对这些可疑的报错点进行细致入微的分析判断排查隐患将真正的问题点一个接着一个的显示出来，实现对管道缺陷的识别判断分析和精确的定位报错。

三、基于散斑图像相关性分析的软件开发

本文基于散斑图像相关性分析的原理，利用DIC算法开发了一种针对发电厂管道缺陷检测的软件，通过十字搜索原理，不断排查定位寻找到问题点。软件开发环境主要包括编程语言、开发工具和硬件设备等。软件功能模块设计包括图像采集、图像预处理、图像分析、结果输出等模块。

四、实验与分析

为了验证所开发的散斑图像相关性分析软件的有效性和准确性，进行了一系列有效的相关性实验，例如研究符合光功率预测的太阳总辐射、散射和直辐射的测量方法实验等。实验数据采集包括对发电厂管道的不同缺陷进行图像采集，太阳辐射的采集等。实验方法与过程包括对采集到的散斑图像进行预处理、分析等操作，利用大数据AI新型算法，判断分析实验结果，利用理论与实践相结合的办法研究分析散斑图像并进行分析软件与预测软件的开发。实验结果分析表明，所开发的软件能够准确地识别和定位管道缺陷，并及时报错给发电企业应急指挥中心，通过调度人员的人员调安排工人进行检修模拟实验。同时，进行了对比实验，与传统的管道检测方法进行了比较，验证了所开发软件的优越性与可靠性，证实了方案设施的可行性。

五、实际应用案例

本文所开发的散斑图像相关性分析软件已经在辽宁东科电力有限公司的管道检测项目中得到了实际应用。应用背景是发电厂管道存在多种缺陷和损伤问题，需要及时进行检测判断和运行维护。其中基于散斑图像相关性分析软件的应用能够快速、准确地检测出管道缺陷，并提供定位信息，这是传统方法所不能比拟的，且这个软件可以更加的人性化与个性化的提供新的一些专属于服务客户的一些个性化需求所解决的个性化专业项目实施定制，这可以有效的针对客户的专属个性化需求寻找到专业化痛点，对齐与客户之间的相关属性颗粒度，为产品的推广提供了坚实的基础。应用效果评估表明，该软件在发电厂管道缺陷检测中具有显著的应用价值并且在商业化实施中有非常大的市场与商业前景。

六、结论与展望

本文针对发电厂管道缺陷检测问题，研究和开发了一种软件。通过实验和分析验证了软件的有效性和准确性，并在实际应用中取得了良好的效果。在未来该软件有良好的经济效益，并对于社会有十足的意义，这降低的发电厂管道的风险，为发电厂安全提供了一层保障，为创造和谐稳定的社会提供了一份工业上的定心丸，为人民生活提供了有效保障，并且这也对就业市场提供了改善的助力，为就业解决问题提供了一个新的赛道。然而在现有研究下止步是远远不足的，现在的研究还对于一部分未来的问题没有研究通透，更因该不断优化与修改。

首先，尽管所开发的软件在实验和应用中表现出了较高的准确性和效率，但仍有一些特殊的管道缺陷难以被准确识别和定位。这可能是由于这些缺陷的形状、大小和特征与常规缺陷有所不同，导致软件的算法无法有效地处理这些特殊情况。因此，我们计划进一步改进和优化软件的算法，以提高其对特殊缺陷的检测能力。

其次，虽然本文所开发的软件已经在某发电厂管道检测项目中得到了实际应用，但仍然有必要在其他发电厂进行更广泛的应用测试，以验证软件的普适性和可靠性。不同发电厂的管道可能存在不同的缺陷类型和工作环境，因此，我们需要进一步收集不同情况下的数据，并进行相应的实验和分析，以验证软件的适用性。

此外，尽管本文所开发的软件在散斑图像相关性分析方面取得了一定的成果，但仍然有必要进一步探索其他图像处理和分析技术，以进一步提高软件的性能和功能。例如，可以引入深度学习、人工智能等技术，以提高软件对复杂缺陷的识别和分类能力。同时，也可以探索其他类型的图像传感器和采集设备，以获取更高质量的散斑图像，从而提高软件的分析精度和准确性。

最后，除了在发电厂管道缺陷检测方面的应用，本文所开发的散斑图像相关性分析软件也可以推广到其他领域。例如，在桥梁、建筑物、飞机等重大基础设施的检测和维护中，也可以利用该软件进行缺陷检测和安全评估。因此，我们计划将该软件的应用范围进一步扩大，以满足更广泛的需求。

总之，本文的研究成果为发电厂管道缺陷检测提供了一种新的方法和技术手段。但仍然存在一些不足之处需要进一步改进和优化。未来的研究将致力于提高软件的检测能力和普适性，并探索其他图像处理技术，以满足更广泛的应用需求。

参考文献：

[1]高树祥,于隆,孙小梅.电气工程及自动化智能化技术在建筑电气中的应用[J].中国设备工程,2022,(15):26-28.

[2]欧继宏.智能化技术在电气工程及其自动化控制中的特点及具体运用[J].自动化与仪器仪表,2022,(07):134-139.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.07.134.

[3]赵云.电气工程及其自动化的智能化技术应用实践[J].中国高新科技,2022,(08):14-16.DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2022.08.05.

[4]刘宙.智能化技术在电气工程及其自动化中的实践刍议[J].电力设备管理,2021,(08):109-111+114.