金相图像均衡化和多尺度模板二值降噪方法研究

金相图像是金属材料微观形貌的体现,对金相图像进行分析是研究金属材料的重要手段。针对金相图像噪声强、晶界弱、光照不均匀等特点,结合数字图像处理方法,提出了一种金相图像二值降噪方法。首先,采用一种预处理综合方案对图像进行均衡处理。然后采取自适应阈值的方法得到金相二值图像,但仍存在较多噪声。对此,提出一种基于多尺度模板的降噪方法,该方法能有效去除大部分噪声。结果表明,该方法能够得到较好的图像预处理结果和清晰且较为准确的二值化结果,这将有利于后续金相定量分析工作的开展。     

基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测

熔池图像的边缘提取是实现焊接自动化的关键环节。本文提出采用多尺度多结构的形态学算子对熔池图像进行处理。运用matlab软件进行边缘提取并进行结果验证,同时将其与传统的边缘检测算子及采用不同结构元素的形态学算子进行对比。结果表明,该算子不仅能够提取完整的边缘,而且实现了边缘精准定位和去噪能力的最佳融合。     

数字射线图像降噪中的线性滤波方法

数字射线成像(DR)系统中,图像中的噪声是影响图像质量的重要因素之一,给图像分析和缺陷(尤其是微细瑕疵)识别带来了困难。为了提高图像的信噪比,对图像降噪方法的研究是十分必要的。对DR系统中噪声的来源及其产生的影响进行分析后,比较了几种常用的线性滤波方法对射线图像的降噪效果,介绍了近年来提出的一些较新颖的降噪方法。     

数字射线图像降噪中的非线性滤波方法

阐述了几种常用于数字射线成像信息处理的非线性滤波降噪法,包括中值滤波、同态滤波、小波降噪和形态滤波法。并通过试验进行了分析比较,得出各种方法的优缺点及适用场合。介绍了一些较新颖的降噪方法,为处理射线检测图像提供一个参考依据。     

焊缝射线检测图像的缺陷搜寻与算法优化

基于X射线成像的焊缝缺陷自动检测技术对提高工业射线检测的自动化水平具有重要意义。在通过图像处理算法进行焊接缺陷提取的过程中,存在各种干扰,要求算法有很强的抗干扰能力。尝试了均值滤波背景相减和底帽变换两种缺陷提取算法,并分析存在的主要问题。针对这些问题,提出相应的解决办法,即模板优化算法和多特征再筛选算法,有效地解决了缺陷误检和漏检之间的矛盾。     

非线性滤波在射线图像降噪增强中的应用

射线数字成像是当前射线检测与诊断技术发展的方向，图像降噪增强是提高射线成像检测灵敏度和分辨力的关键。重点探讨以排序滤波为代表的非线性滤波图像降噪增强方法，对射线图像的处理表明，线性滤波在降噪的同时会引起较大的边级模糊，而排序滤波不仅降低噪声且能保持图像细节，提高图像质量效果明显。     

动力电芯X射线图像边缘检测算法的应用

在动力电芯检测中,大量应用X射线图像边缘检测技术,且在X射线检测技术中该技术起着关键性作用。针对动力电芯X射线图像的边缘检测技术做了深入分析与研究,结合X射线成像特征,提出了十邻域边缘检测算法,解决了传统边缘检测算法提取锂电芯X射线图像时边缘不连续的问题。根据大量检测数据得知,X射线图像的边缘算法能准确地从较复杂的噪声图像中提取有效的边缘信息,并最大限度地抑制了伪边缘的产生。     

基于自适应分形的射线图像增强算法

射线图像的主要特征是灰度对比度不强,人眼对其的视觉分辨或机器识别较为困难。利用图像各像素点的分形维数值作为加权值对原灰度图像进行增强,能够具有很高的灰度分辨率。但是其存在两个不足之处,一是对噪声非常敏感,二是其会使边缘粗化,因此提出了一种基于区域连通关系对H参数进行修正的新方法。该方法利用区域内中心点与周围灰度的连通关系,判断出其是噪声信号,背景信号或是边缘信号,分类对其分形维数进行修正,进一步对图像灰度值进行加权增强,取得较好的效果。仿真和试验结果证明,该方法既能保持分形对图像的高分辨率,又具有较好的抗噪性,适用于工业CT中的图像处理。     

基于自适应阈值方法的IC焊点检测

为了解决IC焊点检测问题,提出了一种基于自适应阈值方法的IC焊点检测算法。首先在分析空焊焊点与合格焊点之间的差异性的基础上,提出了一种自适应阈值方法进行感兴趣区域定位;然后,定义并提取一种视觉意义上的红色分量,在感兴趣区域内提取连续空行数作为焊点特征,提出一种赋予判别阈值生命周期的方法自适应地确定判别阈值,最终实现IC引脚焊点检测。试验结果表明,本方法在IC焊点检测性能上优于其他方法。     

一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法

针对相关滤波跟踪框架中深度特征跟踪优势受限和计算存储存在冗余等问题,提出一种多尺度估计和自适应响应融合目标跟踪算法。该算法通过调整高斯标签参数,充分发挥手工特征准确性和深度特征鲁棒性优势,并学习连续域卷积算子融合多分辨率特征;为了减少计算和样本的冗余,通过分解卷积操作对特征进行有监督降维来减少模型参数,采用基于高斯混合模型的动态样本融合,并使用模糊稀疏的模型更新机制提高模型有效性;根据预测质量评估标准,进行自适应响应融合。实验结果表明：该算法在目标发生遮挡、形变和快速运动等多种情况下,具有较好的跟踪有效性。     

基于深度SVDD-CVAE的轴承自适应阈值故障检测

通过状态监测进行轴承故障报警,能有效避免设备灾难性事故的发生。基于数据时序特征重构的故障检测法由于仅采用正常数据进行训练, 能有效避免故障数据不足而导致的模型检测精度下降。然而,此类方法的故障阈值确定依赖于大量的历史数据,且对检测精度有着极大的影响。为此,提出基于深度SVDD-CVAE的轴承自适应阈值故障检测方法。针对时序信号特征增强提取构建ConvLSTM作为基础单元的CVAE特征压缩提取框架,有效提取轴承故障微弱特征;结合SVDD自适应学习特征空间超球面,实现故障检测阈值的自适应确定;最后,通过全局误差损失反向传播对深度SVDD-CVAE框架进行迭代优化。实验结果表明：所提出的方法能有效提取轴承微弱故障特征、自适应确定阈值,并在IMS轴承数据集上取得97.7%的检测准确率。     

射线检测图像自动配准技术

在大型构件内部状态检测数字减影过程中，图像配准是关键的一步。提出用图像配准方法对发生旋转和平移的两幅图像进行自动配准，该方法已用于射线图像配准，并取得了满意的效果。     

改进小波降噪算法在轴承缺陷图像的应用

针对传统Bayes阈值不能随小波分解尺度变换以及提高传统算法图像降噪效果的问题,文章提出一种改进的基于小波维纳滤波与Bayes自适应阈值估计图像降噪算法,该算法在多层小波变换的基础上,对小波分解后的第一层细节系数进行维纳滤波处理,对其他层细节系数进行改进Bayes软阈值估计算法处理,最后对处理后的小波系数进行重构,得到降噪图像。实验结果表明,该方法在图像峰值信噪比(PSNR)定量指标上优于传统的小波Bayes软阈值估计图像降噪方法,并将该方法成功的应用于轴承缺陷图像的降噪预处理以及轴承缺陷图像边缘检测中,达到了图像降噪的优化效果。     

射线检测中运动模糊图像的恢复

X射线实时成像检测中,若曝光时间内工件和X射线图像采集设备有相对线性运动,会造成图像运动模糊降质。提出利用运动模糊点扩展函数的频域特征和Hough变换得到模糊图像的运动方向,并将之旋转到水平轴方向,利用差分法求解运动模糊点扩展函数的长度。并用Wiener滤波的方法,恢复降质的图像,取得了较好的效果。     

射线检测底片缺陷图像的预处理技术

图像识别技术是人工智能在焊缝射线检测技术领域的典型应用场景之一,开展图像识别技术在工业焊缝检测和智能监测中的研究和应用,对推动无损检测智能化发展具有重要意义。射线检测底片缺陷图像预处理能够在短时间内将复杂图片简单化,为后续的缺陷识别打好基础。X射线检测原始图像灰度区间窄,对比度低,噪声大,为解决这一问题,采用不同的降噪处理与对比度增强图片预处理方法,开展了射线检测底片预处理试验,并根据实际检测效果优化了参数,改进了算法。试验结果表明,降噪方面,中值高斯组合滤波的降噪效果较好;对比度增强方面,线性变换的对比度增强效果较好。     

一种工业无损检测超声图像降噪方法

针对传统的工业无损检测超声图像散斑噪声降噪方法,不能很好的保持图像边缘和细节,提出了一种新的基于粗集与小波的工业超声图像降噪方法.该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将工业超声图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像.通过新算法在实际工业超声图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性.     

基于信息熵的X射线弹药图像自适应局部模糊增强

针对X射线弹药图像对比度较低、缺陷边缘模糊的特点,提出了一种基于信息熵的自适应局部模糊增强算法。该方法先对弹药射线图像进行动态归一化处理,并运用梯度算子获取感兴趣区域,OTSU算子自动选取最佳渡越点gc,从而得到模糊增强算子的渡越点cμ,再使用改进的隶属函数对cμ两侧的像素灰度进行模糊域的非线性处理,从而得到增强后的弹药图。试验结果表明,该算法能明显提高弹药图像的对比度,突出疵病并降低背景噪声。     

引信装配射线检测图像自动处理系统

详细介绍了引信装配正确性自动检测图像处理系统的构成、特点及其应用。系统通过对计算机图像采集和处理,对引信X射线图像进行自动检测识别,去除了检测结果的人为因素影响,实现了引信装配正确性的自动检测。     

焊接质量射线检测图像自动采集分析

针对焊接件检测过程中需大量采集和分析实时图像的要求，利用小波分析的特点，相关跟踪识别视频图像运动状态，实现自动采集、分析处理和储存一并完成，解决了视频图像连续捕获不能得到高像质的问题。通过实际检测验证，该方法可以得到较好的像质。     

图像分割技术在射线检测中的应用

在射线探伤中，传统的评片方法步骤繁琐，误差较大。利用Photoshop图像处理软件对探伤数字图像进行分割处理，可以达到改善图像清晰度的目的，使缺陷特征明了，有利于提高工作效率和探伤诊断的可靠性。主要介绍图像分割技术的原理和方法、并利用Photoshop软件，对工业探伤中常见焊缝缺陷进行分割处理。