射线检测中胶片焊缝缺陷定位与识别

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1、第３２卷第４期西安工业大学学报Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．４２０１２年０４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｐｒ．２０１２文章编号：１６７３－９９６５（２０１２）０４－３２１－０４＊射线检测中胶片焊缝缺陷定位与识别王鹏１，杜卫东２，汪立新２，张峰２，韩伟２，徐莹１（１．西安工业大学电子信息工程学院，西安７１００３２；２．山东省特种设备检验研究院，济南２５０１０１）摘要：针对传统焊缝射线检测中胶片数字化困难、焊缝缺陷自动定位与识别率低的问题，设计了胶片数字化系统，综合分析典型焊缝缺陷的特征，提出一种基于图像分割与二值形态学算法的

2、胶片焊缝缺陷快速定位与缺陷类型识别的方法．可从数字化胶片图像中分割出有效焊缝区域，实现对焊缝缺陷的中心定位，并根据缺陷特征进行识别．试验结果表明该方法能够有效实现数字化胶片中的焊缝缺陷定位，对气孔、夹渣等典型焊缝缺陷定位识别率达到９０％以上，提高了射线检测的效率．关键词：Ｘ－射线胶片；图像分割；缺陷定位；二值形态学；缺陷识别中图号：ＴＰ３０２．７文献标志码：Ａ工业射线检测（ＲａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃＴｅｓｔｉｎｇ，ＲＴ）是程与理论算法，并给出了实验结果．无损检测行业中的一种重要方法，在压力容器焊缝１系统方案设计检测中，焊缝缺陷的定位与识别是非常重要的环节．实现射

3、线检测胶片的缺陷自动定位识别将是无胶片数字化系统采用冷光线源透照射线胶片，损检测行业的发展趋势．光源的可调亮度在１０００００ｌｘ以上；用１２ｂｉｔ工业线文献［１］采用了模式识别方法对焊缝缺陷进行阵ＣＣＤ相机作为图像扫描的采集装置；为了屏蔽识别，并未提出缺陷自动定位的实现方法；文献［２］环境光干扰，减少ＣＣＤ的噪声，采用密封的机箱将提出了基于神经网络的缺陷识别方法，采用大量的所有的设备器件装起来，胶片通过运动平台匀速通实验样本；文献［３］采用缺陷边缘特征和区域特征过；在光源和ＣＣＤ之间开一个小窗口，胶片在通过构成的特征向量对缺陷进行描述，只解决了缺少实窗口时被透

4、照，ＣＣＤ相机通过ＵＳＢ接口与计算机验样本的问题，而没有介绍样本的获取方法和缺陷进行通信．ＣＣＤ相机配置尼康ＡＦ５０ｍｍ的光学镜自动定位的方法；文献［４］采用专家系统来实现焊头．系统组成结构图如图１所示．缝缺陷识别，对知识的获取与表达比较困难，识别效率不高．文中采用一种自主研制的基于机器视觉的胶片数字化系统，可以方便获取胶片数字化后的实验样本，将数字化后的胶片图像，存成灰度图片；然后通过软件将胶片上的焊缝区域自动分割出来，并将焊缝的缺陷自动定位识别并自动识别出一些典型图１系统组成结构图缺陷．重点介绍在Ｍａｔｌａｂ环境下，该软件的实现过Ｆｉｇ．１Ｓｙｓｔｅｍｃｏ

5、ｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＊收稿日期：２０１１－１１－２７基金资助：陕西省教育厅专项科研计划项目（１１ＪＫ０９２１）；山东省科技厅科技发展计划项目（２０１０ＧＷＺ２０４０２）；山东省质检总局科研项目（２００９ＫＹＺ２２）；质检工艺性行业科研专项（２０１０１００３０）作者简介：王鹏（１９７８－），男，西安工业大学副教授，主要研究方向为嵌入式系统应用、机器视觉与图像处理．Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇ＿ｐｅｎｇ＿１＠１２６．ｃｏｍ．３２２西安工业大学学报第３２卷数字化后胶片图片主要由三个区域组成：焊缝后，相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不区域、日期区域、编号区域．焊缝缺

6、陷的定位过程主连续性，因此需用平滑技术进行排除．局部阈值法［５］要包括３个步骤：图像预处理、图像分割、二值形态常用方法有灰度差直方图法、微分直方图法．学处理．首先读取胶片的图像，对图像进行双精度２．２图像分割处理化处理，然后剪切图像，对图像进行分割处理，并均２．２．１图像分割衡化有用的区域即焊缝区域，再进行二值化处理，在相同条件下，干扰多的图像识别率较低，尤将焊缝图像转换成二值化图像，后进行腐蚀和去噪其当干扰呈大面积块状时，对图像识别的影响更操作，并标注焊缝图像．根据焊缝区域内的缺陷与大．最终将胶片图像裁剪出三个区域：焊缝区域、日非缺陷标注值的不同来确定缺陷的

7、大概位置，并计期区域、字母编号区域，三个区域的图片如图３（ａ）算缺陷区域的中心，从而将缺陷定位成功．～（ｃ）所示．２图像处理算法２．１图像预处理经过数字化后的胶片已经是灰度图像，原始图片如图２（ａ）所示．图像预处理是将胶片的灰度图像进行双精度化，采用ｉｍ２ｄｏｕｂｌｅ函数将原图像转换成双精度图像；双精度图像如图２（ｂ）所示．图３区域分割后的图像Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ２．２．２图像阈值化对分割后的图像进行二次修正，重点对焊缝区域进行处理．对图４（ａ）的焊缝区域图像进行均衡化处理，调用直方图均衡化函数ｈｉｓｔｅｑ来处理，并调用ｉ

8、ｍｈｉｓｔ函数绘制出直方图；然后，再用