本发明属于发动机检测，尤其涉及一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统和方法。
背景技术：
1、在现代工业领域，尤其是航空和汽车制造业，发动机的性能和可靠性至关重要。发动机内部的叶片作为核心部件，其结构的完整性和功能性直接关系到发动机的工作效率和安全运行。因此，对发动机内部叶片进行准确、高效的检测，是确保发动机质量的关键步骤。
2、而在叶片检测过程中，为了确保所有叶片都被检测到，且防止重复检测，需要对检测的叶片进行计数，当叶片数和当前型号发动机叶片总数相同时，则可判断已经进行了一次完整的检测。然而现有技术叶片的计数多通过人工计算或辅助传感器计算，由于发动机叶片外形特征相似，当叶片数量较多时，容易出现漏检和计算错误等问题，且检测时间长。随着图像处理技术的快速发展，基于图像的叶片检测技术逐渐增多，因此如果能够在叶片图像采集过程中，直接基于图像信息同步实现计数，则可大大提高计数准确率和检测效率，还可结合计数结果对叶片缺陷检测进行复查，提高叶片检测的实用性。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统和方法，借助孔探视频帧图像，精准统计已检测叶片的数量，以降低叶片检测的错误率和漏检率。
2、为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，包括：
3、孔探视频采集单元，用于采集旋转的发动机叶片的视频帧图像；
4、叶片零位定位单元，用于在叶片中标记一个零位点；
5、图像提取单元，用于将所述视频帧图像逐帧提取为图片，并对每张所述图片进行编号，同时对零位点的图片进行零位标记；
6、计数单元，用于根据所述图片的相似度确定叶片的个数，相似度波峰的总个数即为所述视频帧图像采集到的叶片个数。
7、进一步的，所述计数单元包括特征提取模块和特征相似度计算模块；所述特征提取模块用于提取所述图片的特征信息，所述特征信息为携带坐标信息的像素值；所述特征相似度计算模块根据所述特征信息，计算图片的相似度。
8、进一步的，所述特征相似度计算模块先从所述图片的特征信息中确定一张用于相似度判定的模板图片，然后依据下述公式计算当前帧图片与所述模板图片的相似度：
9、
10、p(i,j)表示模版图片在坐标(i，j)处的特征图像的像素值，c(i,j)表示当前帧图片在坐标(i，j)处的特征图像的像素值，表示模版图片所有像素值的平均值，表示当前帧图片所有像素值的平均值；rows表示图片的行向尺寸，cols表示图片的列向尺寸。
11、进一步的，还包括叶片拨动装置和数据输出单元，所述叶片拨动装置用于拨动所述发动机叶片，以供所述孔探视频采集单元采集所述发动机叶片的视频帧图像；所述零位标记为物理标记或电子标记；
12、所述数据输出单元，用于输出所述发动机叶片的信息，所述叶片的信息包括识别出的叶片个数、每个叶片对应的图片以及相似度与图像帧数的曲线图；
13、所述数据输出单元还根据所述计数单元的处理结果，构建所述发动机叶片的信息索引数据库。
14、进一步的，所述发动机叶片检测系统还包括缺陷判断单元，用于根据所述图片判断叶片是否存在缺陷。
15、本发明还提供一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，包括如下步骤：
16、s1，采集旋转的发动机叶片的视频帧图像；并在叶片中标记一个零位点；
17、s2，将所述视频帧图像逐帧提取得到图片，并对每张所述图片按顺序进行编号，同时对零位点的图片进行零位标记；
18、s3，计算所述图片的相似度，相似度波峰的总个数即为所述视频帧图像采集到的叶片的总个数。
19、进一步的，步骤s1中，所述发动机叶片的旋转通过其自身动力带动旋转，或者通过外部的叶片拨动装置拨动叶片；所述叶片的旋转方向固定不变；所述孔探视频采集单元采集频率和叶片在孔探相机中出现的频率一致。
20、进一步的，步骤s3中，先提取所述图片的特征信息，所述特征信息为携带坐标信息的像素值；然后从所述图片的特征信息中确定一张用于相似度判定的模板图片，依据下述公式计算当前帧图片与所述模板图片的相似度：
21、
22、其中，p(i,j)表示模版图片在坐标(i，j)处的特征图像的像素值，c(i,j)表示当前帧图片在坐标(i，j)处的特征图像的像素值，表示模版图片所有像素值的平均值，表示当前帧图片所有像素值的平均值；rows表示图片的行向尺寸，cols表示图片的列向尺寸。
23、进一步的，将提取到的第一张图片作为模板图片，依次计算每张图片与模板图片的相似度，然后以帧数为横坐标，相似度为纵坐标绘制散点图，通过拟合算法拟合相似度曲线图，所述相似度曲线图中波峰的数量即为所述叶片的总个数。
24、进一步的，还包括：根据提取得到的图片判断叶片是否存在缺陷，当存在缺陷时，先根据所述零位标记和相似度曲线图初步判断叶片对应的采集位置，然后将所述叶片旋转或拨动至相应的采集位置，进行重复采集和判断。
25、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：
26、1)本发明提供的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统和方法，只需借助孔探视频帧图像，并根据叶片转动过程中视频帧图像的相似度，精准统计已检测叶片的数量，可以解决现有技术计数误差和计数效率低的问题，极大地降低了人工计数的错误率和漏检率。同时通过零位标记，便于对叶片快速定位和回溯。
27、2)本发明能够输出相似度与图像帧数的曲线图，既能根据波峰数得到叶片个数，又能直观的判断采集过程中叶片的旋转情况，便于对相应图片对应的叶片采集位置进行快速定位，有助于快速复查和追踪。
28、3)本发明提供的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，在发动机检测领域具有重要的应用价值和广泛的市场前景，能够广泛应用于航空、汽车、能源等行业的发动机制造和维护领域，能够提升检测工作的效率和质量，有效提高发动机的可靠性和安全性，降低维护成本。
1.一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，其特征在于，所述计数单元包括特征提取模块和特征相似度计算模块；所述特征提取模块用于提取所述图片的特征信息，所述特征信息为携带坐标信息的像素值；所述特征相似度计算模块根据所述特征信息，计算图片的相似度。
3.根据权利要求2所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，其特征在于，所述特征相似度计算模块先从所述图片的特征信息中确定一张用于相似度判定的模板图片，然后依据下述公式计算当前帧图片与所述模板图片的相似度：
4.根据权利要求1所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，其特征在于，还包括叶片拨动装置和数据输出单元，所述叶片拨动装置用于拨动所述发动机叶片，以供所述孔探视频采集单元采集所述发动机叶片的视频帧图像；所述零位标记为物理标记或电子标记；
5.根据权利要求1所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测系统，其特征在于，所述发动机叶片检测系统还包括缺陷判断单元，用于根据所述图片判断叶片是否存在缺陷。
6.一种基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，其特征在于，步骤s1中，所述发动机叶片的旋转通过其自身动力带动旋转，或者通过外部的叶片拨动装置拨动叶片；所述叶片的旋转方向固定不变；所述孔探视频采集单元采集频率和叶片在孔探相机中出现的频率一致。
8.根据权利要求6所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，其特征在于，步骤s3中，先提取所述图片的特征信息，所述特征信息为携带坐标信息的像素值；然后从所述图片的特征信息中确定一张用于相似度判定的模板图片，依据下述公式计算当前帧图片与所述模板图片的相似度：
9.根据权利要求8所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，其特征在于，将提取到的第一张图片作为模板图片，依次计算每张图片与模板图片的相似度，然后以帧数为横坐标，相似度为纵坐标绘制散点图，通过拟合算法拟合相似度曲线图，所述相似度曲线图中波峰的数量即为所述叶片的总个数。
10.根据权利要求8所述的基于图像特征相似度匹配的发动机叶片检测方法，其特征在于，还包括：根据提取得到的图片判断叶片是否存在缺陷，当存在缺陷时，先根据所述零位标记和相似度曲线图初步判断叶片对应的采集位置，然后将所述叶片旋转或拨动至相应的采集位置，进行重复采集和判断。
