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时间:2020-04-28
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1、厚钢管X射线图像中焊缝区域的检测 摘要:由于传统焊缝区域检测算法难以准确提取模糊和对比度低的厚钢管焊缝区域,提出一种新的基于鲁棒PCA模型的焊缝区域检测算法,该算法能克服传统方法的不足,并能准确提取焊缝区域.首先,收集一序列X射线图像,并对其进行空域对齐及亮度归一化预处理.其次,计算得到系列图像的背景图像,并将背景图像与待测试X射线图像张成一个观测矩阵.最后,使用鲁棒PCA算法对观测矩阵进行低秩与稀疏分解,测试图像中的不均匀强度及噪声被消除,焊缝区域被凸显出来,通过全局阈值可将焊缝区域较好地分割出来
2、.实验结果表明,该算法能较大地消除厚钢管X射线图像中噪声及不均匀强度分布带来的干扰、同时增强模糊的焊缝边缘及对比度低的区域,相比传统焊缝区域检测算法,具有更高的检测灵敏度和精度,能更好地将模糊和对比度低的焊缝区域完整检测出来. 关键词:厚钢管;X-ray图像;焊缝区域;边缘检测;图像预处理 中图分类号:TP391文献标志码:A DetectionofWeldRegionsinX-rayImagesofThickSteelPipes CHENBenzhi1,FANGZhihong2,XIAYon
3、g2,ZHANGLing3,LANShouren1,WANGLisheng1 Abstract:Sincetraditionaldetectionalgorithmsofweldingseamareahavedifficultiesinaccuratelyextractingthefuzzyandlow-contrastweldingareasintheX-rayimagesofthicksteelpipes,thispaperproposedanovelrobustdetectionmetho
4、dofweldseamregionbasedontherobustPCAmodel.Theproposedtechniquecanovercometheshortcomingsofthetraditionalmethods,andcanaccuratelyextracttheweldregions.Firstly,asequenceofX-rayimageswerecollected,andtheirspatialalignmentandbrightnessnormalizationwerecarri
5、edout.Then,aseriesofbackgroundimageswereobtained,andthesepreprocessedimagesandatestX-rayimagewerecombinedtoformanobservationmatrix.TherobustPCAwasthenusedtodecomposetheobservationmatrixintoalow-rankandsparseimage.Astheunevenintensityandnoisearegreatlyel
6、iminatedinthetestimages,theweldregionofthetestimageishighlightedinthecorrespondingsparseimage,andcanbewellsegmentedbyaglobalthreshold.ThetestresultsshowthattheunevenbrightnessdistributionandnoisefromX-rayimagesofthicksteelpipesarelargelyeliminated,andth
7、eweldseamedgesandlowcontrastareasarealsoenhanced.Comparedwiththetraditionalweldingareadetectionmethods,theproposedalgorithmcanbetterdetectthefuzzyandlow-contrastweldingregionswithahigherdetectionsensitivityandaccuracy. Keywords:thicksteelpipe;X-rayimag
8、es;weldregions;edgedetection;imagepretreatment 在厚�管的X射线图像中,多数缺陷位于焊缝区域内,部分缺陷需要通过分析焊缝区域的轮廓线的变化而确定.因此,准确提取焊缝区域是有效检测焊缝缺陷的前提[1-9].另外,焊缝区域一般只占整幅图四分之一左右区域,在焊缝区域中检测各种缺陷可减少系统处理时间,为算法在实际生产线上应用提供可能[1].厚钢管的X射线图像一般噪声较大、灰度分布不均匀;焊缝区域的边缘模糊,焊缝区域
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