射线检测焊缝图象中缺陷提取及识别的研究

《射线检测焊缝图象中缺陷提取及识别的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华东理工大学博士学位论文第1页射线检测焊缝图象中缺陷提取及识别的研究摘要在工业生产过程中对焊接质量进行评判，目前仍采用胶片照相法。胶片照相法具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高等优点，但其底片的评定是由有经验的专业评片人员在观片灯下进行，主要存在的缺点有(1)人工读片的不确定性;(2)操作麻烦不易掌握。近期开始发展的射线实时成象检测焊缝也仍是人工评定缺陷的方法，无法摆脱上述存在的问题，所以计算机评片是射线检测的发展方向。国内外虽有许多研究，但仍存在不少问题，主要是大背景噪声下缺陷的检出及提取、缺陷的特征描述和识别等问题。本文针对射线检测焊缝图象中

2、一般及微小缺陷的提取及其识别进行了研魁(I要取”了如下成果:(1)在射线检测焊缝的预处理中，首先为去除复杂背景影响广提出了一种去除背景的算法—基于模糊增强的焊缝边界提取算法.该算法在用模糊增强的基础上，焊缝边界的确定采用了三步法①初步确定边界，②去除毛刺，③分段拟合确定边界。通过对多种缺陷的焊缝进行了提取试验，验证该算法对直线状焊缝图象中焊缝边界提取的有效性.在随后去噪处理时，提出了基于嫡算子边缘检测的多级组合滤波算法，该滤波法可较好满足既滤波又保边界的要求。在增强处理研究中，针对焊缝内光强不均，缺陷对比度较低等特点，又提出了适应直方图增强的

3、方法，有效克服了缺陷提取中丢失的问题。(2)在用列灰度分析焊缝图象时，建立了判断3类波形的数学模型。在提取缺陷研究中，首次提出了根据波形将缺陷分为裂纹类缺陷和非裂纹类缺陷的分类提取的处理方法。在非裂纹类缺陷提取研究中，根据波形分析中差分因子法确定大概缺陷区域，提出了基于波形确定缺陷区域和基于边缘强度精确确定边缘相结合的缺陷提取算法，成功地提取复杂环境下的缺陷。在裂纹类缺陷提取研究中，用加入系数因子和偏移量的Laplacian边缘检测算法，较好地突出了裂纹类缺陷.在缺陷提取上还分析了利用减影原理进行缺陷的提取，理想焊缝模拟确定用3阶多项式来拟合

4、的方法，并试验了多种缺陷的提取情况，取得了较好效果。(3)根据专家评片经验选取边缘平直度(FLT)、尖部尖锐度(USP)、周长与面积比、填充度指数‘、对称性(SYR)、重心坐标相对焊缝中心的位置(PST)、与焊缝方向倾角ANG、相对灰度REG八个特征参数用于缺陷识别。(4)在几何形状特征描述和测量计算研究中，对非裂纹类缺陷提出了整套处理算法，其中标记填充前使用了链码和的边界修补算法，然后采用了基于奇偶判断的标记和填充算法，较好确定缺陷区域。针对裂纹缺陷的跟踪标记，提出了一种基于最优搜索法的裂纹跟踪标记方法，配合裂纹生长合并方法，有效地把一些断

5、续裂纹合并，较好得到了完整的裂纹。第H页华东理工大学博士学位论文(5)提出了利用模糊神经网络方法用于识别射线检测焊缝缺陷方法，及在识别过程使用专家系统的建立方法，通过试验验证了其较好的识别效果;在专家系统知识库设计方法上提出将知识分为浅层知识库和深层知识库方法，较好体现专家知识来识别缺陷么关键词:射线检测焊缝图象缺陷提取缺陷特征识别一〕华东理工大学博士学位论文第III页ResearchofdefectsrecognitionandExtractioninRadiographicInspectionWeldImageABSTRACTInorde

6、rtoanalyzetheweldqualityduringindustrialmanufacturing,thepicturetakingwithfilmsarecurrentlyadopted,whichisdirect,reliablewithhighsensitivityandresolution.However,itcanonlybeprocessedbytheexperiencedpersonnelunderstronglight,hencebringabouttwomaindisadvantages:theuncertainty

7、inmanualrecognitionandtheinconvenientmanipulationwhichishardtomaster.Therecentlydevelopedreal-timeradiographicimageweldinspectionalsofallsinthecategoryofmanualrecognition,whichstillcan'tgetridoftheaboveproblems.Sothedefectsassessingthroughcomputerhasgainedenoughatentiontobe

8、aresearchdirectionwithstrongpotential.Becausetheradiographicimagebearsthecharacter