计算机辅助铝合金焊缝X射线底片的缺陷检测与分类

X射线底片缺陷计算机辅助分类是目前无损检测领域的研究热点之一,主要包括:底片信息的数字化获取、缺陷区域提取、特征参数设计与计算、缺陷分类和底片评定等内容.针对铝合金构件焊缝射线图像对比度低、边缘模糊、背景起伏等特点导致传统边缘提取及图像分割方法不能有效提取缺陷的现实,在图像处理时用背景相减、数学形态学等方法对缺陷进行了有效地提取,并根据缺陷特征参数进行缺陷的分类.对于线型缺陷(如裂纹)检测问题,由于其特殊的难度,对其检测问题进行了专门的研究和探讨.     

数字化射线检测中缺陷影像的频域处理

研究频域处理在数字化射线检测缺陷影像增强处理过程中的应用.采用Matlab 7实现高通滤波处理流程,对处理结果进行分析,证实频域处理可有效改善数字化射线检测的灵敏度、提高图像分辨率.将其用于各类典型缺陷的数字化射线检测影像处理,可提高缺陷的检出率.     

基于X射线图像处理的单搭接焊缝缺陷识别

钢板单搭接焊缝区厚度的变化,使其对应的X射线图像灰度连续变化。这给基于图像阈值分割处理的缺陷识别带来困难。为了解决这一问题,文中给出一种基于X射线图像背景去除的缺陷识别方法。首先对待处理的X射线数字化图像进行噪声抑制,并利用模拟图像背景获得前景图像;然后对前景图像进行基于迭代阈值法的图像分割,提取缺陷目标;最后采用数学形态学处理,实现缺陷自动识别。结果表明所提方法能有效识别钢板单搭接焊缝中的气孔缺陷。     

基于激光散斑的蜂窝复合材料缺陷检测

通过基于激光散斑检测技术的缺陷信息提取方法,可快速判断缺陷的位置及大小。基于散斑干涉原理,对图像降噪进行了研究分析,试验结果表明,通过傅里叶滤波、图像线性趋势处理、灰度处理、分步解包等图像综合处理技术可有效提取散斑干涉信息,缺陷信号比较清晰。针对该研究结果,对飞机雷达罩进行检测时,运用图像综合处理技术获得缺陷的相关信息,验证了采用该方法提取层压结构和纸蜂窝结构缺陷信息的可行性,有效提高了激光散斑检测的工作效率和可靠性。     

数字射线检测中图像评定尺的设计与应用

为推动X射线数字成像技术在生产中的应用,需要有效解决数字图像中缺陷影像评定问题。数字射线扫描检测的特点易造成检测图像存在放大与变形,从而不利于缺陷评定。为解决上述问题,设计加工了专用的数字射线检测图像评定尺,并将其应用于生产检测实际。使用效果表明,图像评定尺可方便、准确地实现数字图像中缺陷的定量评定。     

基于多结构元素形态学的射线焊缝缺陷检测方法

针对射线探伤中采集的焊缝图像存在对比度低,噪声干扰及边界模糊等特点,提出了一种基于多结构元素形态学的射线焊接图像缺陷边缘检测方法。在对原始射线焊接图像进行预处理、焊道提取后,选取了多尺度多结构元素,运用灰度形态学方法对焊接图像进行缺陷边缘检测与提取。试验结果表明,对比传统的边缘检测算法,该方法能有效提取图像中的焊接缺陷边缘,且其连续性和完整性较好。     

焊缝X射线胶片数字化图像低对比度细长线缺陷的检测

焊缝X射线数字化图像中像素宽度不超过3个像素的细长线缺陷,其对比度低,常有间断,常规的X射线焊缝缺陷检出算法难以有效检出。针对此类缺陷,提出了在滤波降噪的基础上,采用逐列自适应阈值法对图像中细长线缺陷进行初步分割,然后应用改进的局部霍夫变换剔除初步分割结果中的大量噪点,准确分割出细长线缺陷。试验结果表明,所提出的方法能够适应不同灰度范围的X射线图像、克服噪声及缺陷间断的影响,有效检测出低对比度细长线缺陷。     

PCA和贝叶斯分类技术在焊缝缺陷识别中的应用

以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为应用对象,针对图像中噪声点与微小缺陷易混淆的问题,提出将朴素贝叶斯与主成分分析法相结合,应用到焊缝图像的缺陷识别中的思路。首先,通过主成分分析进行特征向量的去冗余和正交化处理;其次,采用核密度估计的方法进行未知分布样本的条件概率密度函数估计。最后,利用贝叶斯原理实现缺陷类型的判别。试验表明,通过与主成分分析法的结合,朴素贝叶斯方法在焊缝缺陷识别的准确率上提高了5.5%,可有效地应用于焊缝检测图像的缺陷识别。     

X射线线阵实时成像焊缝缺陷检测方法

针对X射线线阵探测器实时成像的焊缝图像,提出了降噪处理、焊缝图像分割及缺陷检测的方法.通过自适应中值滤波方法对焊缝图像进行滤波降噪,利用类间、类内方差比分割法和数学形态学方法进行焊缝图像分割,对焊缝部分应用高频加强变换提取焊接缺陷.结果表明,采用自适应中值滤波能够有效去除噪声的同时保留焊缝和缺陷的边缘细节;类间、类内方差比分割方法与数学形态学方法并用能准确地将图像分割为焊缝与母材区域;高频加强变换能使焊缝中心部位灰度变化突显进而实现缺陷检测.     

基于Faster-RCNN的船舶焊缝X射线缺陷图像检测技术应用

将目标检测网络Faster-RCNN应用在船舶焊缝X射线缺陷图像检测中,探讨了Faster-RCNN在X射线焊缝缺陷检测中的效果。针对船舶工业中的X射线焊缝图像,首先采用CLAHE方法对焊缝X射线图像进行预处理,并将焊缝中存在的气孔、裂纹、未熔合等5种具有典型特征的缺陷作为识别目标进行标注并对数据进行增强。在目标识别上,采用ResNet-50作为主干网络来减少梯度弥散现象提高模型准确率,并针对焊缝缺陷目标小的特点对RPN网络锚点参数进行改进优化,同时引入FPN网络提取缺陷特征。最后与其他检测算法进行对比,试验结果表明,该数据集在模型上的m_AP值达到96.33%,可以满足X射线焊缝缺陷自动化辅助检测要求。     

铝合金管道焊缝射线检验工艺研究及缺陷评定

分析了铝合金管道焊缝射线检测主要技术特点，进行了提高照相灵敏度的工艺试验和研究，介绍了铝合金管道焊接中经常产生的缺陷影像特征及评定方法。     

关于数字化胶片上有本影缺陷的定位定量探讨

虽然射线检测是通过观察胶片上影像的特征来对缺陷进行定性、定位和定量的,但在大多数情况下不能准确确定缺陷的自身高度和深度等一些参数。文章运用几何原理,通过数字化胶片上本影缺陷的影像特征,确立了缺陷在工件中的深度和自身高度的一种计算方法。同时,根据影像的特点对缺陷的水平位置做了适当的修正。最后通过具体实例证实了此方法的应用价值。     

轮箍表面自动荧光磁粉探伤系统及其图像处理技术

介绍了轮箍表面自动荧光磁粉探伤系统的工作原理和结构组成，对荧光磁粉的激发光谱和发射光谱进行了分析和研究，详细介绍了自动磁粉探伤系统中的数字图像处理和图像识别技术。经高精度CCD摄像机提取的检测图像，采用局部平均平滑处理、边缘提取和灰度图像二值化处理后，可有效识别出可疑缺陷，完成荧光磁粉探伤系统的缺陷自动识别。     

基于计算机视觉的塑料齿轮齿形缺陷检测

提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法.采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像,经过IEEE1394数字接口卡传输到计算机.对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理,使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息.检测了齿轮中心孔的圆心,进而对齿轮齿形缺陷进行检测.理论分析及实验结果表明该方法检测速度快、精度高,满足产品在线检测的要求.     

焊缝底片计算机辅助识别的研究

介绍采用数字图象处理技术对焊缝片进行计算机辅助识别的方法，其中包括预处理、特征提取、建立识别模式，缺陷定性及定级。底层模块用Visual Basic6.0语言编写。     

数字平板式X射线检测的缺陷喷标系统研制

介绍了数字平板式X射线检测的缺陷喷标系统设计。系统由数字平板X射线实时成像部分、软件缺陷定位单元、系统转换控制和自动定位瞄准喷射装置四个单元组成。逐步进行成像缺陷检查、软件缺陷定位、信息传递控制及驱动硬件对缺陷点进行喷标的过程。设计的系统结构简单、节省空间、定位精度高,标记点小并具有很强的适用性,可广泛用于无损检测领域的缺陷喷标。     

基于多幅连续相关法的超声检测信号的缺陷识别技术

相关法是时域中描述信号相似性特征的一种常用分析方法。文章基于数字相关法,针对超声检测中的大量检测回波信号,提出了一种多幅连续相关的处理方法,以实现超声检测信号的缺陷追踪与识别,并在实际检测试验中采用该方法对A型扫查的大量超声自动化检测信号进行处理,不仅有效地排除了随机干扰,同时保留了缺陷信号的完整信息,缺陷识别稳定、快速,识别准确率可达90%以上。     

数字平板探测器的原理及应用

数字射线检测是当前射线检测的热点研究方向,其中探测器的发展进程直接决定了数字射线检测的发展方向。介绍了目前应用较广的平板探测器的发展历史、平板结构、成像过程、成像质量以及应用优势等。通过实测试验,证实了平板探测器有望取代传统的胶片成像以及图像增强器方式成像,应用前景非常广阔。     

基于多自由度超声检测系统的声图象分析

介绍了一种新型的多自由度超声检测系统的图象分析模块，阐述了系统中声图象的获取方法，根据声图象的特殊性，采用了适合声图象分析的数字图象处理和模式识别的方法，实现了对声图象缺陷的定量和定性的分析。     

基于X射线数字成像系统的缆索检测

大桥缆索的包覆层较厚,应用超声和漏磁方法在线检测其腐蚀和断丝时,难以克服检测效率低和提离效应的影响。针对该局限性,基于X射线数字成像技术,利用X射线数字探伤仪沿缆索周向等分采集多幅图像。用MATLAB语言编程处理试验图像,研究了缆索图像的预处理技术,得到了腐蚀缺陷的识别、提取、腐蚀面积计算的方法,确定了缺陷的大小和位置。