基于X射线图像和卷积神经网络的石油钢管焊缝缺陷检测与识别

研究了基于X射线图像和卷积神经网络(CNN)的石油钢管焊缝缺陷检测与识别问题。首先采用数字图像处理技术拟合提取出焊缝区域,验证了咬边缺陷的存在不影响焊缝边缘的提取;针对常用阈值分割方法不适于小面积区域缺陷分割的局限,采用基于排序点的聚类算法(OPTICS)对区域内任意形状大小的缺陷和噪声干扰点进行分割,然后对缺陷、噪声和无缺陷的正常图像进行提取并进行数据增强及尺寸归一化操作,从而完成焊缝图像的预处理以构建出样本图库。最后采用CNN与Softmax分类器相结合的算法,以缺陷和噪声为输入样本训练CNN并进行了实际应用实验,实验结果验证了方法的有效性。     

封头焊缝的X射线图像分割与增强方法研究

针对现有大型封头焊缝X射线检测存在胶片成像成本高、人工识别缺陷效率低等问题,提出基于X射线数字图像自动采集方案,并设计焊缝图像自动处理识别方法。针对焊缝区域与背景差异特性,采用固步灰度梯度法提取焊缝区域;采用双边滤波融合算法、自适应高频图像信息增强算法,实现焊缝图像的降噪和缺陷细节对比度增强;最后结合封头焊缝类型及特点设计特征库,基于Canny算法组合树形分类器实现缺陷的特征提取和分类。实验结果表明,该方法对封头焊缝中的气孔、裂纹、未融合、夹杂、未焊透等五类典型缺陷特征提取效果满足判级要求。     

埋弧焊X射线焊缝图像缺陷分割检测技术

针对在埋弧焊X射线焊缝图像的强噪声和弱对比度特点下常规图像分割算法成功率低的现状,通过综合的分析和实验有针对性地给出了系统、实用的缺陷分割方法.首先通过实验给出了一种提取焊缝图像感兴趣区域(the region of interest,ROI)的方法.该方法通过中值滤波,基于sin函数的图像增强、大津法分割、Sobel算子边缘检测和Hough变换可以定量计算出X射线焊缝图像的ROI区域.进一步通过实验给出基于大津法的焊缝缺陷分割算法,实验表明在无人工设定初始分割阈值情况下这一分割算法具有较高的分割成功率.为进一步提高分割成功率,针对焊缝缺陷相对面积较小的特点,提出将缺陷视为噪声,将平均局部平均灰度视为密度,利用密度聚类方法进行缺陷分割.该方法在78张有缺陷的焊缝图像中,成功地分割出74张图像中的缺陷.最后在所研究算法基础上给出了一个综合考虑到各种因素的分割算法,即可节约计算时间,又可以保证分割的成功率.     

磁瓦表面图像的下包络线灰度对比度缺陷检测算法

为解决磁瓦表面缺陷对比度低、整体亮度不均匀以及磁瓦图像中存在大量的冲击噪声干扰等难题,提出了一种基于下包络线灰度对比度的缺陷检测算法。首先定义扫描线灰度对比度,用下包络的方式来优化每一行扫描灰度曲线,然后计算下包络线上的最大灰度对比度并判断该点是否为缺陷区域中的点从而得到缺陷区域的"骨架",最后通过8邻接方式对"骨架"进行扩展得到完整的缺陷区域。实验证明,该方法能够有效解决冲击噪声对图像分割的影响,克服光照不均、表面存在磨削条纹等干扰,对不同类型缺陷有较好的分割效果。     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测方法研究

在基于结构光视觉的激光拼焊焊缝表面质量检测系统中,需要准确获得焊缝结构光条纹中心线和特征点的位置.由于焊接过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,因此选择合理高效的图像处理算法是非常重要的.针对这一问题,对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究.在图像预处理中,首先通过开窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声.在结构光条纹中心线提取过程中,提出了一种新的模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;最后,使用斜率分析法提取了特征点.试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值.     

基于DMG的焊缝边缘检测方法及应用

在工程机械中,很多机械关键部件为钢焊接结构。随着计算机视觉技术的发展,针对钢焊接结构容易出现裂纹、漏焊及焊缝外观不规则等缺陷检测效果差等问题,提出了基于微分形态学梯度处理的焊缝边缘检测方法。该算法首先采用中值滤波、白平衡处理和图像归一化等图像预处理技术纠正采集图像,然后用微分形态学梯度提取焊缝的二值化图像。仿真实验中使用微分形态学梯度算法与三种常用的图像处理算法对焊缝图像处理进行了对比与分析。结果表明,微分形态学梯度算法在处理焊缝图像时能够有效降噪,信噪比大且图像有用焊缝信息不丢失,对提高焊缝检测精度、保证机械机构安全具有重要意义。     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝背面质量检测方法研究

在激光拼焊中,背面焊缝成形质量直接影响焊件的机械性能.文中在分析结构光视觉检测原理的基础上,建立了基于结构光视觉传感的焊后焊缝背面质量检测系统并对焊缝背面质量检测系统图像处理方法进行了深入研究.在图像处理过程中,首先通过开窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声;其次使用迭代自动阈值法分割出结构光;在结构光条纹中心线提取过程中,提出了一种新的模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;然后,将斜率分析法引入到条纹中心线特征点检测中并获得了中心线上的一系列特征点.最后通过背面焊缝的图像序列,计算获得了背面焊缝不同位置处的几何参数及缺陷值.试验表明,该焊缝背面质量检测系统图像处理方法可靠性高、运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值.     

基于双目视觉的水下焊缝图像采集与识别

文章根据水下焊缝跟踪的要求,设计了一套双目立体视觉传感器。采用卤钨灯辅助光源加复合滤光系统,较好的去除了弧光、飞溅等干扰,拍摄到较为清晰的焊缝图像。针对水下焊缝图像模糊,对比度低的特点,采用模糊增强的图像处理技术,并对Pal处理算法进行了改进,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像．边缘检测后,对左右焊缝特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心。从而为水下空间缝自动化跟踪打下了基础。     

焊缝图像处理与焊缝中心的提取

随着焊接过程自动化和智能化的发展，图像处理技术越来越受到国内外学者的重视，它在焊缝自动跟踪系统中也有广泛的应用。本文介绍了图像处理的基本过程，其中包括图像预处理，图像分割，边缘检测和特征点提取等图像处理过程，总结了一些传统和新型的图像处理算法，并着重分析了焊缝中心提取的几种方法，提出了一种求取平均值的简单有效的方法。     

箱梁结构件焊缝表面缺陷特征提取及分类研究

针对箱梁结构件焊缝表面缺陷分类识别过程中的在线特征提取及实时性等问题,在二维主成分分析(2DPCA)的基础上提出了一种基于泛化的增量式2DPCA(GI2DPCA)的特征提取算法。首先,对获取的箱梁结构件焊缝表面图像进行图像增强、图像平滑和阈值分割等预处理,实现了焊缝缺陷区域的有效信息提取,建立了焊缝缺陷数据库;然后,利用所提出的GI2DPCA算法对数据库中的焊缝图像提取其特征主元,并通过BP神经网络进行缺陷分类识别;最后,在建立的焊缝缺陷数据库上进行了算法性能的对比实验,并在ORL人脸数据库上对所提算法的通用性进行了验证。结果表明, GI2DPCA+BP神经网络算法的提取及分类速度可达36 fps,识别率达到97%,能够满足箱梁结构件焊缝表面缺陷检测的工程应用及实时性处理需求。     

交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征分析

研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系.建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性.研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度...     

焊缝X射线探伤图像自动搭接检测方法

针对焊缝探伤图像造假的现象在工程中比较普遍，而目前主要通过人工读片方式进行检查，检查效率低下、容易漏检。提出了一种基于图像处理的方法对焊缝的搭接区域进行自动定位、分割和比对，建立了焊缝探伤图像搭接自动检测系统，检测是否存在焊缝图像造假的现象。基于拉东变换找到搭接定位标记，从焊缝图像中切割出搭接区图像，采用尺度不变特征变换算法进行搭接匹配，计算两个搭接区图像的结构相似度。最后根据SIFT关键点的匹配点数和结构相似度判断两个搭接区图像是否匹配。实验结果表明，该方法的焊缝图像搭接自动检测准确率达到 87.3%。     

基于PCNN和粒子群算法的图像自动分割方法研究

脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)在图像处理中得到了广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难.尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大.而粒子群算法(PSO)具有对参数自动寻优的优势,因此,本文提出了一种基...     

基于多种检测像素预测方式的LSB图像信息隐藏检测

本文突破了传统LSB隐写分析算法只针对图片整体特征提取、监测手段不够精细的缺陷,提出了针对每一像素点的针对性判断。算法主要利用图像函数估计、噪声判断、像素值估计等方法,通过预测每一像素是否被改动,来判断整张图片的嵌入情况,从而实现小嵌入率隐写分析与嵌入点大致估计的目标。算法的检测率较以往算法有明显提高,对低嵌入率（1%以内）的LSB嵌入检测效果尤为有效。同时对高嵌入率的嵌入,算法保证了99.9%以上的准确率。     

焊缝漏磁检测成像特点及其统计特征分析

以采集的对接焊缝缺陷漏磁曲线生成的灰度图像为研究对象,在分析焊缝缺陷漏磁数字图像特征基础上,提出基于直方图和相关性的焊缝缺陷漏磁数字图像的统计特征方法。首先将采集的焊缝不同状态下的漏磁曲线转换成相对应的灰度图像,提取不同状态下的采样点曲线,通过与各状态下灰度图像对比分析,获取了焊缝各状态的漏磁数字图像特征,然后分别基于直方图和相关性两方面分析普通数字图像和漏磁数字图像的统计特征。结果表明,漏磁数字图像相对于普通数字图像的总体概率分布离散程度较大;漏磁数字图像的行自相关系数远小于列自相关系数,普通数字图像的行、列自相关系数相对比较接近。     

抗氢钢焊缝的声发射检测分析

采用声发射检测方法对抗氢钢焊缝在受载情况下的变化过程进行监测,提取出对应的声发射信号特征并进行了状态的判断。试验表明,无缺陷试样变形过程中所释放的应变能较小,而抗氢钢焊缝内部气孔缺陷在受载后将发生扩展,试样在断裂前会产生大量高幅值声发射信号。经分析后认为,声发射检测方法有望实现抗氢钢焊接构件的监测与整体性能评估。     

基于双DSP的噪声模拟试验系统研究

针对多参数复合环境试验系统中噪声环境的生成要求,提出了一种以双数字信号处理器(DSP)为核心的噪声环境模拟系统的控制结构.该系统与上位机通讯采用异步串口,DSP之间传输数据或命令采用同步串口.在对模糊PID算法进行深入分析和研究的基础上,利用该控制算法对测量噪声信号进行了频域控制,从而实现了噪声模拟系统的闭环自动控制....     

贮氢压力系统缺陷分析及安全评定方法研究

贮氢压力容器是用于加注、贮存及快速释放氢的小型装置,结构安全性是服役期内关注的重点。检测分析表明：系统在电子束焊接区域存在结构缺陷,主要为底部（内侧）未焊透。对于含缺陷的压力系统,采用失效评定圈（FAD）及裂纹扩展计算方法进行结构安全评估是一种有效手段。基于缺陷检测结果,综合考虑系统结构、长期贮氢及飞行载荷条件特点,研究制定相应结构安全评定的程序及项目,可为评估贮氢压力系统的结构安全性提供依据。     

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪算法

在激光对接焊过程中,实时控制激光束准确对中焊缝是保证焊接质量的前提。针对紧密对接激光焊,研究一种用于微间隙(不大于0.1 mm)焊缝位置识别及跟踪的磁光成像卡尔曼滤波算法。采用磁光传感器实时获取焊接区域的微间隙焊缝磁光图像序列,利用微间隙焊缝磁光图像的灰度梯度特征提取焊缝位置坐标。以焊缝位置及位移量构成状态矢量,建立描述焊缝位置的状态方程和测量方程。同时,假设系统动态噪声和测量噪声为零均值随机分布的高斯白噪声,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,计算最小均方差条件下焊缝中心最优预测值,减小系统噪声和过程噪声对焊缝位置测量的影响。试验结果显示,该方法能有效实现激光对接焊微间隙焊缝位置的识别与跟踪。     

薄镀锌钢板点焊超声成像分析

采用水浸超声聚焦直入射法对镀锌薄板点焊焊核进行超声C扫描成像检测,分析C扫描图像中各特征部分的超声A扫描信号。超声波C扫描成像方法能够测量点焊焊核直径,检测焊核中常见的几种缺陷如气孔、裂纹以及飞溅,此外采用该方法还能对焊核的外观进行检测。为了获得更为精确的焊核内部结构信息,进一步分析了焊核内部不同形状缺陷的C扫描图像特征及A扫描信号特征,通过这些图像特征和信号特征能够判断焊核内部缺陷的形状及类型。因此,超声C扫描成像法能够在不破坏点焊焊核的前提下全面直观地显示焊核的内外部结构。该方法不仅能够用于评价点焊质量,而且还可以作为辅助手段用于点焊的其他研究中。