焊缝X射线实时成像图像中缺陷的提取

焊缝缺陷的提取成为目前焊缝X射线检测技术的难点之一,本文采用基于模糊推理技术进行焊缝及焊缝缺陷边缘检测,提取的边缘十分完整,为进行焊缝缺陷特征参数的提取打下基础,有利于实现焊缝X射线检测的自动化.     

管道焊缝缺陷图像特征参数的提取

焊缝的质量直接影响管道的使用寿命.有效检测出焊缝的缺陷,具有十分重要的现实意义和经济价值.本文介绍了焊缝图像缺陷特征参数的提取方法,为管道焊缝缺陷识别与评价奠定了基础,为管道焊缝质量控制和缺陷检测提供技术保障.     

基于数学形态学的分水岭图像分割方法

在VC.NET的开发环境中,设计了一个实现数学形态学基本分割运算的简易软件.该软件可以选择不同方向和不同形状、大小的结构元并在四邻域或八邻域中实现灰度图像的腐蚀、膨胀和开、闭运算,通过检测相邻象素灰度值的突变获得不同区域之间的边缘并实现了基于数学形态学的边缘检测和滤波,以及分水岭的分割算法.实验结果说明该软件性能稳定、图像分割和滤波效果优良.     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

工业X光图像安全检测算法

在工业X光图像安全检测中，缺陷在某种尺度下可以看作是屋脊边缘。从多尺度边缘检测的角度分析得出：在一定尺度下，圆形缺陷在两个方向上都看作是屋脊边缘，而条形缺陷只在一个方向上被看作是屋脊边缘。利用小波多尺度边缘检测的两个分量来确定两个方向是否都存在屋脊边缘，从而区分开这两种形状缺陷。使用LOG算子提取圆形缺陷，使用方向可调滤波器提取条形缺陷，根据检测到的缺陷的形状参数来对缺陷进行分类判级。实验表明，该算法有很好的检测效果。     

基于数学形态学的铁谱磨粒图像分割研究

铁谱磨粒图像识别中,由于磨粒与磨粒的相互粘连,造成磨粒图像二值化后,边缘提取不能体现其原有形状。该文将数学形态学的腐蚀和膨胀算法引入铁谱磨粒图像的分割中,通过对二值化后的磨粒图像实施先腐蚀后膨胀的运算,成功地完成了磨粒图像的分割,并且结合拉普拉斯算子,有效地提取出单个铁谱磨粒的形状,有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

基于形态学的焊缝X射线图像缺陷检测

通过对焊缝X射线图像进行垂直扫描,提取扫描线的线灰度曲线,提出了焊缝缺陷位置的检测算法.应用形态学滤波和分水岭变换对缺陷轮廓进行提取,实现了焊缝X射线图像缺陷的检测.对图像的实测结果表明,该方法能有效地对焊缝缺陷位置进行检测.     

射线检测图像中焊缝和缺陷的提取方法探讨

本文以射线检测图像中的焊缝及缺陷为研究对象,针对当前技术条件支持下焊缝及缺陷难以精确提取的这一问题展开了详细分析与讨论,在逐级局部化的作用之下总结出了一种新型射线检测方式。这种方式以图像自身所涵盖的信息数据为载体,将整个射线图区的图像信息划分为裂纹与非裂纹两大基本类型,并且提取射线图像中的焊缝与缺陷位置,确保其精确度与完整性。在该领域有着较为显著的实用性以及适应性。     

基于数学形态学的分水岭图像分割方法

在VC.NET的开发环境中,设计了一个实现数学形态学基本分割运算的简易软件.该软件可以选择不同方向和不同形状、大小的结构元并在四邻域或八邻域中实现灰度图像的腐蚀、膨胀和开、闭运算,通过检测相邻象素灰度值的突变获得不同区域之间的边缘并实现了基于数学形态学的边缘检测和滤波,以及分水岭的分割算法.实验结果说明该软件性能稳定、图像分割和滤波效果优良.     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。     

浅论产品的发展缺陷

关于由产品发展缺陷引起的损害,各国的归责原则不尽一致。在坚持发展缺陷抗辩的原则下,更应兼顾生产者与消费者权益的平衡,以达法律公正之目的。     

一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法

为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography,DR)缺陷图像检测模型。该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进。首先,在骨干网络设计方面,使用Swin transformer代替VGG16作为主干网络,在提高特征提取能力的同时减少主干网络参数量。其次,针对管道DR缺陷图像目标数量较少而易受背景干扰问题,通过在主干网络与特征融合阶段之间加入全局注意力模块来强化模型对重要特征的关注,从而提高检测性能。最后,在后处理阶段,针对传统的非最大值抑制算法直接去除非最好预测框问题,使用软非最大值抑制算法以更合理的方式去除非最优预测框。结果表明：该方法能够有效实现管道DR缺陷图像的检测,并且相比于其他4种常用的目标检测模型,提出的模型可以有效提升管道DR缺陷图像检测的准确率,研究成果可为DR缺陷图像检测提供技术支撑。     

基于数学形态学的图像特征提取

阐述了数学形态学的腐蚀,膨胀,开、闭等基本运算原理,采用数学形态学抑制背景,得到保留小目标的图像,并对包含小目标信息的图像进行处理和图像特征提取。     

基于空间形态特征遥感边缘信息的提取方法

边缘信息是地物间波谱差异的反映.仅仅考虑灰度差异并不能满足专题信息-地物边缘提取的需要.加入地物的空间形态特征依据,可以使边缘信息提取更准确.在灰值形态学梯度算法和多方位形态结构元素形态学理论分析基础上,提出了提取遥感图像边缘信息的新方法.叙述了结构元素的设计和边缘提取过程,给出了应用实例并得到良好的视觉效果.     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法.该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果.针对高分辨率遥感影像地面构筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级:良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估.     

Automatic Defect Detection in X-Ray Images Using Image Data Fusion

Introduction A welded structure must be inspected to guarantee that the weld quality meets the design requirements to as- sure safety and reliability. However, X-ray image analyses and defect recognition are very complex. Most difficulties lie in finding …