船舶焊缝图像识别系统研究.pdf

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1、第45卷船海工程Vo1．452016年l2月SHIP＆0CEANENGINEERINGDec．20l6DOI：10．3963／j．issn．1671-7953．2016．S1．018船舶焊缝图像识别系统研究王曦(中国船级社武汉分社，武汉430022)摘要：研究一种船舶焊缝图像识别管理系统，通过引入Haar特征结合Adaboost的方法，对船舶焊缝检测定位。系统针对采集到的缺陷特征模板进行分类识别，并采用三层BP神经网分类器对焊缝缺陷进行识别。实验结果表明，系统可有效的对船舶焊缝进行检测识别，为实现船舶焊缝识别自动化及规范化提供了技术保障。关键词：焊缝缺陷；x射线图

2、像；管理系统；图像处理中图分类号：U692．7文献标志码：A文章编号：1671—7953(2016)S1-0079-04由于焊接质量问题造成的船舶事故屡见不1)图像采集及传输。根据中国船级社《船舶鲜。根据船舶断脆事故的调查分析，40％的事故焊接检验指南》(综合文件2013年11月1日从焊接接缝缺陷处开始。J。因此，焊接质量的检生效)中对于自动图像采集要求，通过x探伤获测是船舶焊接的重要工艺。传统船舶焊接检验分取的图像需满足图像清晰、无损，便于采集管理及为破坏性检验和非破坏性检验，其中x射线图像进行后续的缺陷检验及识别。检测是工业中常用的非破坏性检验方式，其检测2)

3、图像去噪及缺陷增强。x探伤底片具有灰结果已作为焊缝缺陷分析和质量评定的重要判定度值区间比较窄、缺陷边缘模糊、图像噪声多、缺依据。人工船舶焊缝图像识别方法是目前船舶焊陷特征有时被淹没等特点。对于底片需进行预处接检验的主要手段，由焊缝检测人员借助相关工理工作，去掉采集图像过程所产生的干扰噪声，加具对x射线底片图像进行评定，判断其缺陷类强焊缝图像对比度，便于后续的焊缝缺陷检测及型，确定缺陷数据，进而对缺陷图片进行质量评定识别。及归档处理。人工船舶焊缝图像识别方法具有检3)缺陷检测及识别。在预处理的基础上，通测结果直观、准确，底片图像可存档的优点。但过模式识别、机器视觉等

4、方法，对经过预处理的焊是，人工船舶焊缝图像识别方法操作过程复杂，结缝图像进行焊缝缺陷检测及识别。检测及识别结果依赖检验人员的技术水平，检验结果受人为因果需满足实际中所需的精度要求，且系统实时性素影响大，且运行成本高、查询携带不方便，亟需上需有所保障。进行技术改进并提高焊缝识别智能化程度。构建船舶焊缝图像采集系统，进而针对船舶随着图像处理、计算机等高新技术的发展，利焊缝特点构建相应的点、线等Haar特征模板，借用图像处理开展船舶焊缝识别在技术上具有可行助Haar特征的抗光照、旋转等性质，对船舶缝隙性。构建船舶焊缝图像采集与管理系统，通过图特征进行了较好的提取，并选择

5、Adaboost方法对像识别船舶焊缝，将大量减少船舶焊缝人员的工提取到Haar特征进行训练及融合，从而实现船舶作量，提高工作效率，使船舶焊缝图像识别过程更焊缝图像自动视别，提高船舶焊缝图像检验的智加客观化、科学化和规范化。开发船舶焊缝图像能化程度。识别系统，需要解决的主要问题及核心技术包括：1船舶焊缝图像识别系统功能分析及图像采集系统设计收稿日期：2016—08—111．1图像识别系统功能设计与主界面设计修回日期：2016—09—11第一作者简介：王曦(1984一)，硕士，工程师船舶焊缝图像识别系统技术实现流程如下。研究方向：船舶检验技术在预处理部分采用中值滤波去

6、燥的方法、高E-mail：875797865@qq．com斯掩膜增强、二值化等处理方法，对图像进行预处79201216月年王曦：船舶焊缝图像识别系统研究船海丁程第45卷理工作。在缺陷检测及定位部分，引入Haar特征2船舶焊缝图像识别预处理结合Adaboost的检测方法对焊缝缺陷进行检测舶缝缺阶像以制僻耻系统定位在识别方法中，通过先验知识对焊缝缺陷由于焊接缝隙图像存在比对度不高、缺陷边进行分类构建其训练样本，针对训练样本构建相缘不清晰、图像噪声多、背景起伏大等缺陷引，对应的神经网络模型，完成对焊缝缺陷的自动识别。缝隙图像进行预处理显得尤为重要。针对图像对最后对识别结

7、果及图像信息进行整合归档。比度较低、噪声多、不清晰等特点，本船舶焊缝图根据上述流程，设计船舶焊缝图像识别系统像识别系统对图像采取去燥、图像增强、二值化等整体功能见图1。预处理步骤，常见的去噪方法有均值滤波、维纳滤波及形像采集态学滤波等方法。其中均值滤波器等线性去燥方l像采集法，在去燥的同时破坏了图像的细节，使图像变的模糊。对此，采用非线性的巾值滤波有较好的效一一一一一一一一一一一果一。～在一一图一像一增一一强一的一一处一理一一上，传统的直方图均衡化等方法并不能取得很好的效果。针对缝隙图像光照不足的情况，采取基于拉普拉斯掩膜图像与原焊缝缺Jii1榆洲图叠加的方法进行

8、图像增强，