基于机器视觉的工业ct无损检测技术研究

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1、中图分类号：TN911.73；TG115.28论文编号：102870416-S080学科分类号：081002硕士学位论文基于机器视觉的工业CT无损检测技术研究研究生姓名孟天亮学科、专业信号与信息处理研究方向图像处理与机器视觉指导教师吴一全教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一五年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringResearchontechnologyofindustrialcomputedtomo

2、graphynon-destructivetestingbasedonmachinevisionAThesisinSignalandInformationProcessingbyMengTianliangAdvisedbyProf.WuYiquanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，

3、也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：2016.3.28摘要工业CT（ComputedTomography）成像技术的快速发展，为工业装备的无损检测（Non-destructiveTesting,NDT）提供了极大便利。而成像之后的图像处理对于提高图像质量、进行有效的检测具有重要的实际意义。为了构建一个完整的机器视觉系统，实现工业装备的自动化在线检测，需要对系统中涉及的图像预

4、处理、图像分割、边缘检测等方法进行研究。本文的主要工作如下：首先，提出了一种基于核奇异值分解（KernelSingularValueDecomposition,KSVD）和相似点标记的非局部均值（Non-localMeans,NLM）工业CT图像去噪方法。采用KSVD提取相似窗图像块的主要代数特征，并进行低秩近似表示，在此基础上度量相似性以减少计算量；对已经被判为相似像素的点对进行标记，避免了两个像素间相似度的重复计算，从而可使搜索窗缩小为传统NLM方法的一半。实验结果表明，所提方法在主观视觉去噪效果、峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio,PSNR）以及处理速度3个方面具

5、有良好的表现，与传统NLM方法、主邻域字典（PrincipalNeighborhoodDictionaries,PND）方法和基于Zernike矩的NLM方法相比，具有明显优势。然后，讨论了一种Shearlet域图像增强方法。通过非下采样Shearlet变换（Non-subsampledShearletTransform,NSST）将图像分解为高频部分和低频部分。对高频部分实施非线性变换以增强边缘并且抑制高频噪声；对低频部分进行分块局部增强，在此过程中引入人眼感知保真约束，解决了分块增强时边界像素的失真问题。与双向直方图均衡、空域保真约束增强、Contourlet模糊增强、非下采样Conto

6、urlet变换（Non-subsampledContourletTransform,NSCT）自适应增强等方法相比，所提方法得到的增强图像主观视觉效果更好，并且在清晰度、局部对比度以及全局对比度等定量评价指标上平均高出50%，与表现次优的NSCT自适应增强方法相比，本文方法所需处理时间仅为其10%，能够满足实时处理的要求。其次，提出了一种工业CT图像自适应阈值分割方法。给出了倒数灰度熵的定义，由此推导出一维倒数灰度熵阈值选取公式，考虑了类内灰度的均匀性，同时避免了Shannon熵存在的无定义点的问题；为了提高抗噪性，将倒数灰度熵从一维直方图的情况拓展到二维，导出了二维倒数灰度熵阈值选取公式；

7、为了降低二维情况下的运算量，提出了二维倒数灰度熵的分解方法，从而将二维阈值搜索问题转化为搜索两个一维阈值的过程，大大降低了算法复杂度。与改进的Otsu法、基于粒子群优化（ParticleSwarmOptimization,PSO）的二维最大Shannon熵法、基于小生境混沌粒子群优化（NicheChaoticParticleSwarmOptimization,NCPSO）的二维斜分倒数熵法相比，提出的方法针对