基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法

针对轴件表面缺陷机器视觉检测方法中的水渍残留误检率高和人工复检效率低问题,提出一种基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法. 对轴件工业高速线扫描图像进行预处理,基于改进的阀值迭代算法完成图像分割,通过去除背景、噪点和干扰提取缺陷图像. 建立基于曲线簇包络轮廓的轴件表面缺陷特征模型,结合分割图像各连通域的面积、面积占比、粗短度训练逻辑回归分类器,对凹坑、裂纹和麻点等轴件表面典型缺陷进行识别,并结合图像深度信息进行缺陷形貌重构,消除水渍等伪缺陷,提高轴件表面缺陷检测鲁棒性. 实验结果表明,所提出的轴件表面缺陷检测方法有效,具有较高的缺陷识别率和鲁棒性能,平均识别时间为3.69 s,缺陷轴加权识别率为98.86%,可以对3类典型缺陷和水渍进行准确识别.     

减影提取焊缝缺陷算法

针对射线胶片焊缝缺陷自动检测技术普遍存在难以自动准确识别缺陷的问题,提出了一种基于减影法的焊缝缺陷智能检测提取方法.首先使用模糊增强方法对焊缝图像进行灰度变换,而后利用像素标记提取焊缝并保留其原始灰度值,再对提取到的焊缝滤波,去除其内部缺陷,衍生出背景图像,最后根据减影法得到缺陷,并且计算出缺陷的特征参数.结果表明,经上述方法检测后的缺陷图像,对比待测焊缝原图,可以较为准确地检测出焊缝中存在的缺陷,具有较好地自适应性和实用性.     

基于ViBe的端到端铝带表面缺陷检测识别方法

针对铝带表面缺陷高精度检测要求以及传统算法识别率不佳的问题,提出端到端的表面缺陷检测与识别方法.从铝带表面初始图像序列中快速计算出平均图像,视为无缺陷背景图像,用于初始化ViBe算法的背景模型.采用ViBe算法从当前图像中分割出缺陷区域,对缺陷区域二值图像进行中值滤波和形态学运算,以去除噪声点和修补边缘,实现缺陷区域的准确提取.利用当前图像实时更新ViBe背景模型,以增加对光照变化的适应能力.提取缺陷外接矩形区域图像,归一化后输入到训练好的卷积神经网络中进行识别分类,得到分类结果.实验结果表明,提出方法的缺陷检出率为93.02%,缺陷识别率为99.86%,具有较好的应用价值.     

基于模糊神经网络的焊缝缺陷识别方法的研究

通过对射线底片焊缝缺陷特征分析，提出了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型，并介绍了隶属度的构造和BP网络学习算法，用52个典型缺陷样本训练该模型后，对8个缺陷样本进行识别试验，试验结果表明，该方法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率，对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

数字图象处理系统自动处理和识别X射线底片上焊缝缺陷的研究

本文叙述了采用数字图象处理系统识别X射线底片上焊缝缺陷的预处理过程及初步的识别.文中应用中值滤波的方法消除了图象的噪音.利用线性灰度拉深的方法提高了图象的对比度.提出了先定位后设置门限的方法,从而比较精确地将缺陷从背景中分割出来.文中还应用了图象跟踪、编码及扩展和收缩等技术,抽取出识别所必需的图象特征.     

基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法研究

针对X光射线轮胎图片中出现的灰度特征缺陷,提出基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法.该算法首先通过图像增强技术使轮胎的缺陷特征更加明显;然后,采用主成分分析技术设置阈值,保留整幅图片的主要特征,再通过重构图像将轮胎图片映射到更少的相互正交的向量空间中,将原图与重构图像的像素值矩阵进行差分,得到初步定位的含有缺陷的图像;最后,初步定位的图像经过阈值分割和腐蚀得到只含有缺陷的图像,实现精确定位.对200幅具有不同灰度缺陷形状的X射线轮胎图片进行缺陷检测,实验结果表明：该算法能有效地检测出缺陷所在位置,且算法时效性优于其他算法.      

基于选择性集成学习的焊接缺陷识别研究

针对射线检测焊缝图像中缺陷识别正确率低的问题,提出一种选择性集成学习的焊接缺陷识别算法.算法中的个体学习器由稳定分类器和非稳定分类器组成,使用SVM-RFE算法移除集成学习器中的冗余个体学习器,保留子学习器预测输出加权作为集成学习器的输出,有效地增强了个体之间的差异性,进而提高了集成的泛化性能.结果表明：该算法充分利用更多的缺陷特征和样本数据集信息,继承了强集成学习的优点,有效地提高分类正确率.使用一对多的方法把二分类选择性集成学习器推广到多分类问题中,所提出的算法在训练精度为92.4%时;焊缝缺陷识别率提高到85.5%.     

基于边缘检测的焊缝图像的区域分割

为了检测焊缝图像中焊缝区的缺陷,根据射线检测焊缝图像的特点,首先对图像进行对比度增强、二值化处理和物体边缘轮廓的细化和收缩处理,检测出图像焊缝区与缺陷区的边缘.最后用Hough变换对图像进行缺陷区边缘检测.仿真与实际运行结果表明,该方法检测精确度高,且有效提高了检测速度.     

复杂结构焊接缺陷回波声场有限差分仿真与分析

针对复杂结构焊缝的结构参数多变性导致的相控阵超声检测中缺陷识别、定位和定量困难的问题,提出了基于有限差分法的相控阵超声检测数值模拟缺陷辅助评定手段.以复杂结构焊缝中Y型焊缝为例,建立与之相应的相控阵超声检测有限差分仿真模型.同时设计制作含有人工缺陷的Y型模拟试块,对其进行相控阵超声检测并记录缺陷信息.利用仿真模型计算某坡口未熔合相控阵超声检测时瞬态传播声场和缺陷回波扇形扫描图像,通过与实验得到的缺陷回波图像比较,说明仿真技术不但可以提供缺陷类型及深度位置,并且可以提供缺陷的高度和取向信息.     

基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割

目的改进原有的图像分割算法在分割图像时的精度和准确度，进一步准确地研究墙地砖缺陷图像的基本特征，提出一种有效的图像分割方法．方法根据墙地砖表面的纹理特点，采用Daubechies小波对原始图像进行处理．结果仅保留图像的近似信息，从而有效降低了纹理特征对缺陷分割的干扰．同时，图像数据量减少为原始图像的1／4．因此，在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性，便于图像分割应用．该方法增强了缺陷纹理图像。能抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰，并通过减运算有效地实现了缺陷纹理和背景纹理的分割．结论基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割方法能够对随机纹理图像进行可靠、有效、快速的分割，尤其适用于具有随机纹理的墙地砖缺陷实时检测．     

压力管道对接环缝相控阵检测的可靠性分析

为研究超声相控阵检测技术应用于压力管道对接环缝检测结果的可靠性,选取φ273 mm×13 mm的20号钢管对接环焊焊缝进行研究。焊缝区域分成长度相同的6个区域,其中分别预埋5种缺陷。使用相控阵设备、射线装置和衍射时差法超声检测设备,分别对焊缝进行检测。采用相控阵设备测量各缺陷的相关数据,并与射线检测所得缺陷长度和x轴定位数据进行对比,同时与衍射时差超声检测法所测缺陷自身高度数据进行对比。结果表明,相控阵超声检测技术应用于压力管道焊接缺陷检验可靠性较高;在焊缝返修和缺陷记录方面,相控阵超声检测技术的综合能力优于衍射时差法超声检测技术和射线检测技术。     

基于主动形状模型的焊缝定位算法

针对焊接环境对工人造成伤害和焊件材质影响焊接质量的问题,提出了一种应用于机器视觉激光焊缝定位系统的基于主动形状模型的焊缝定位算法.利用支持向量机对焊缝图像局部区域梯度方向信息进行目标图像初定位,运用主动形状模型方法建立特征模型,并计算特征模型和测试样本间马氏距离,从而对形状和姿态参数进行更新得到焊缝坐标.结果表明,基于主动形状模型的焊缝定位算法具有准确性高、抗干扰和误差小的特点,能够满足激光焊缝定位系统对准确性的要求.     

光伏航拍红外图像的热斑自动检测方法

针对光伏电站传统巡检技术的高成本、低效率以及准确率不高等问题,提出二阶段式的航拍红外图像热斑检测方法,实现对红外图像中热斑缺陷的组件级定位及精细化分类诊断. 该方法将传统图像处理技术与深度学习方法融合,进一步提升缺陷诊断的准确率与效率. 基于航拍红外图像前、后景灰度值的差异,提出基于边缘检测的组件分割方法来提取光伏组件轮廓以实现组件级定位,该方法以相对较小的硬件需求实现光伏组件有效检出率可达99.3%. 考虑到热斑成因、危害及对应处理方式的差异性,提出基于EfficientNet的红外缺陷分类模型对热斑进行精细的四分类,为电站运维人员提供更为精准的决策支撑,该模型在空间占用20.17 MB的情况下获得97.0%的热斑分类准确率. 经过实验对比分析,论证了本研究所提出的方法在缺陷诊断的效率以及准确率上都较高.     

奥氏体不锈钢焊缝线状影像分析

阐述了奥氏体不锈钢焊缝检测时底片上出现的线状影像为X射线衍射斑纹,实验表明衍射斑纹对焊缝力学性能无影响,提出了识别衍射斑纹和缺陷影像的方法。     

Development of Automatic Extraction Weld for Industrial Radiographic Negative Inspection

In industrial X-ray inspection, in order to identify weld defects automatically, raise the identification ratio, and avoid processing of complex background, it is an important step for sequent processing to extract weld from the image. According to the characteristics of weld radiograph image, median filter is adopted to reduce the noise with high frequency, then relative gray-scale of image is chosen as fuzzy characteristic, and image gray-scale fuzzy matrix is constructed and suitable membership function is selected to describe edge characteristic. A fuzzy algorithm is adopted for enhancing radiograph image processing. Based on the in tensity distribution characteristic in weld, methodology of weld extraction is then designed. This paper describes the methodology of all the weld extraction, including reducing noise, fuzzy enhancement and weld extraction process. To prove its effectiveness,this methodology was tested with 64 weld negative images available for this study. The experimental results show that this methodoloJzv is very effective for extracting linear weld.     

实时成像检测技术在铸铝件检测中的应用

现代的X射线实时成像检测技术,是基于像增强器射线成像技术,利用CCD摄像机及图像采集处理系统,在透照的同时实时观察到所产生的图像的检测方法.本文针对某企业产品零件的批量检测要求.采用X射线实时成像检测技术,解决了铸铝件气孔、夹杂和疏松的实时在线检测.实验结果表明,检测分辨率达到32PL/cm,灵敏度达到1.8%.     

基于CLAHE的钢管混凝土脱空检测热像图增强方法

针对红外热像图分辨率低、对比度不够高的问题,提出了热成像信息重构(TSR)和限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)的融合算法。该方法将图像中的每个像素点温度响应曲线从时域转换到对数域,并求其一阶导和二阶导得到重构图像;采用CLAHE对重构后的图像进行增强处理。试验表明:经过该算法处理后,缺陷与非缺陷区域的对比度显著提高,实现缺陷的精确检出,并能更准确地刻画出缺陷的实际形状;同时,可提前发现缺陷的位置,从而缩短了外界热源的激励时间。     

基于机器视觉的IC快速定位检测

针对视觉检测中IC元件定位图像特征,提出了一种亚像素级圆形定位标志快速精确的检测方法,将点Hough变换的快速性和亚像素检测的精确性有机结合,提高了检测效率.实验结果表明,该方法具有效性和可靠性,为进一步检测芯片缺陷提供了保障.     

黑度-透照厚度曲线及其在射线探伤中的应用

提出了在射线探伤中一种黑度－透照厚度曲线,论述了该曲线的制作原理和方法。列举了该曲线在射线探伤中应用实例。应用该曲线能够方便地选择透照条件和事先确定底片能达到的黑度范围,同时通过测量底片黑度,可以简便地计算缺陷深度,避免了现场探伤中焦距变化带来的麻烦和黑度范围不易保证的缺点。尤其对“针孔”及某些未焊透缺陷的质量分级提供了可靠依据,避免了主观盲目性。