基于多帧图像焊缝缺陷轨迹跟踪的X射线实时检测技术

正基于X射线实时成像的焊缝缺陷在线检测是重要焊接结构连续生产过程中的关键环节,而动态图像处理技术是实现在线自动检测的关键。对于高噪声焊缝X射线实时图像,采用单帧图像处理算法无法克服缺陷误检与漏检之间的矛盾,需要研究多帧关联的图像处理方法。目前该领域已有的X射线多帧实时动态图像处理主要采用图像匹配方法或帧间缺陷匹配方法,前者在进行相关度计算时实时性较差,后者对低对比度缺陷容易产生漏检。另外,现有的焊缝缺陷检测图像处理算法对     

基于X射线数字化图像处理的双面焊焊缝缺陷检测

对双面焊焊缝的缺陷自动检测,提出了对焊缝重叠区边缘区与非边缘区分别进行处理、非细长缺陷与细长缺陷分别进行处理的思路.在逐列灰度波形分析检出焊缝外边缘和两焊缝重叠区边缘的基础上,对于非细长缺陷,采用大模版中值与均值滤波相结合模拟背景,然后对消除背景后图像采用分区域阈值检出焊缝缺陷,对于细长缺陷,提出了基于逐列自适应二值化和改进霍夫变换的缺陷分割算法.结果表明,所提出的方法能够在有效地避免两焊缝重叠区边缘处误检的同时,检出微弱线缺陷.     

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。     

焊缝缺陷X射线实时自动检测系统的图像处理

针对焊缝缺陷X射线实时自动检测技术普遍存在误检率与漏检率高的问题,研制了钢管焊缝缺陷X射线实时自动检测系统。研究了采用波形分析法与背景消除法信息融合进行焊缝缺陷检测的方法,从而有效降低了误检率与漏检率。该系统已用于西气东输钢管焊缝缺陷X射线实时自动检测。     

基于局部曲面重构的焊缝X射线图像缺陷分割技术

背景消除是焊缝X射线自动检测中缺陷分割的常用方法,其核心是焊缝背景图像的获取。由于焊缝的多样性,常用的低通滤波和曲线拟合方法所得到的背景不够准确,造成较多误检率。研究了基于局部曲面重构的背景消除法,先对焊缝列灰度进行分析,获取潜在的缺陷区域,再对该区域进行曲面重构,获得焊缝背景图像。试验表明,该方法可有效减少误检和漏检,并获得良好的焊缝缺陷形貌。