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X射线焊缝图像质量自动评定是焊缝图像缺陷自动评定的重要基础。为实现X射线焊缝图像质量自动评定,提出了一种数字化黑度计模型。首先,为使该模型通过数字计算即可获得物理黑度值,数字黑度计模型同时融合了物理光照模型和焊缝黑度模型;然后,通过对样本图像的物理黑度值及对应灰度值的相关性分析,给出了数字化黑度计模型的参数求取方法;最后,提出了一种X射线焊缝底片黑度自动评定算法。在实际X射线焊缝图像上的实验结果表明,在完全无人工干预的情况下,所提算法的准确率可达99%。交叉验证实验表明,所提方法敏感度可达98.5%,特异度可达100%。基于光照模型和黑度模型的数字化黑度计模型及求解算法可以取代目前常用的物理黑度计,实现焊缝图像质量评定的自动化。 相似文献
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为了缩小增强后环焊缝图像质量主客观评价的差距,提出了一种基于人眼视觉的无参考质量评价指标。通过分析人眼的视觉特性,建立图像模糊评价模型,设定主观评价方法;主客观评价值进行曲线拟合,经验证,评价结果与主观评价结果具有线性拟合关系,评价结果接近人眼最佳视觉,验证了评价指标的可行性。 相似文献
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针对小径管X射线焊缝图像缺陷检测精确率低的现状,通过对图像进行特征分析并结合稀疏字典学习,提出一种基于图像分割的小径管焊缝图像缺陷检测算法.首先,对小径管焊缝图像进行两步图像分割获得感兴趣区域;其次,提取焊缝缺陷,得到缺陷疑似局部图像;最后,提出以不同类型原子间相关性最小为目标的小径管焊缝缺陷字典矩阵数学模型并使用K-SVD算法进行求解,利用该字典矩阵实现圆形缺陷、线形缺陷和噪声的分类鉴别.为提高系统实时性,使用并行编程对图像分割算法进行加速.结果表明,改进后缺陷字典矩阵对圆形缺陷识别成功率为0.974,线形缺陷识别成功率为0.967,且具有较快的识别速度,实现了小径管焊缝图像缺陷的有效识别. 相似文献
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焊接工艺由于其本身加工过程及环境的复杂性,使得焊缝难以精确跟踪.针对埋弧焊系统,采用视觉传感器进行焊缝跟踪,得到误差信号后,使用分段拼接控制的方法,使误差快速收敛,且减小超调.首先对焊缝图像进行预处理,使用自动化的阈值进行分割得到焊缝区域,应用边缘检测和Hough变换得到焊缝边缘,计算得到焊缝中心位置、焊矩和焊缝偏差;然后采用模糊增量式分段PI控制处理误差,当误差较大时采用增量式PI控制消除误差,当误差较小时应用模糊控制,设计了隶属度表以及模糊推理机制,采用小误差的模糊控制有效地抑制了超调,使误差快速收敛.最终仿真结果显示,使用PI混合模糊控制后,超调量被控制在0.2个单位以内,调节时间小于1 s,基本实现了对焊缝的快速准确跟踪. 相似文献
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