基于X射线图像序列的焊缝缺陷自动检测方法

X射线无损检测对于焊接结构件的质量保证具有重要意义,焊缝缺陷X射线实时自动检测的核心技术是序列图像处理。目前,国内外的研究工作大多集中在基于孤立图像的处理中,由于焊缝缺陷形态的多样性而难以将噪声与微小缺陷区分开,因此无法解决缺陷的漏检率和误检率此消彼长的矛盾。该文着眼于时间序列图像,提出基于帧内分割和帧间跟踪相结合的焊缝缺陷检测方法,在图像的空间域处理中消除漏检,在图像的时间域处理中消除误检,从而为解决缺陷漏检和误检之间的矛盾提供了有效途径。试验和现场应用期间,对于常见的壁厚分别为8.8 mm、12.5 mm以5m/m in速度运动的螺旋焊缝钢管中的一系列自然缺陷,最小检出缺陷直径分别约为0.6mm、0.8mm,符合工业应用要求,与此同时无误检出现。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,这增加了压力容器检测时焊缝缺陷定级的难度,提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法。首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量,然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,增加了压力容器检测焊缝缺陷时定级的难度.提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法.首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量;然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别.实验结果表明了该方法的有效性.     

射线照相焊缝缺陷数字化图像的分割

射线底片焊缝缺隐图象经数字化图象预处理后，缺陷已经明显，但在自动识别前尚须进行图像分割，为此我们采用二阶导数过零边缘检测和阈值化分割算法。     

X射线焊缝缺陷图像字典矩阵构建及求解算法

对埋弧焊X射线焊缝图像圆形、线形缺陷和噪声图像进行分析。以构建基于稀疏描述的模式识别字典矩阵为目标,通过分析各类X射线焊缝图像的相关性曲线,明确了稀疏描述技术中字典矩阵图像数量范围,提出一种适合于X射线焊缝图像识别的字典矩阵构建数学模型,并提出利用Hopfield神经网络求解该模型。给出了神经网络的能量函数及对应的求解方法。通过实例构建了X射线焊缝图像字典矩阵,并利用该字典矩阵进行了模式识别实验。实验表明,本文所提方法构建的字典矩阵具有较好的鲁棒性,圆形缺陷识别成功率可达97.5%,线形缺陷识别成功率可达97.0%。     

基于厚壁工件X射线实时成像的焊缝缺陷自动检测

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。焊缝缺陷在线连续检测的实时性要求较高,随着工件厚度的增加,其焊缝X射线实时图像的信噪比变得很低,使得已有的处理算法难以在满足实时性的同时,有效处理缺陷误检与漏检之间的矛盾。针对这些问题,在分析了传统方法在厚壁工件X射线图像焊缝缺陷自动检测中存在的问题基础上,对传统方法进行了改进,提出了双阈值背景消除法和平行焊接方向波形分析法,然后利用所提出算法之间的冗余性和互补性,融合多种分割结果以解决缺陷误检与漏检之间的矛盾。试验结果表明:所提出的缺陷自动检测方法能够在满足实时性要求的同时,实现缺陷检出,有效避免误检。     

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。     

链条的X射线图像缺陷检测方法

通过对链条X射线图像的预处理、图像轮廓处理,研究了链条X射线图像缺陷提取和检测算法,并对算法的可行性和准确性进行了验证,实现了链条缺陷的识别.研究结果为链条缺陷自动化检测系统的实现奠定基础.     

应用X射线对焊缝缺陷位置及深度的测量

介绍了一种应用X射线确定焊缝缺陷的方法，这种方法的实质是根据被捡工件与其内部缺陷介质对射线能量衰减程度不同，而引起射线透过工件后的强度差异。此法较现使用的立体摄像与工业电视法有检测精度较高、方便实用的优点，有着广阔的应用前景。     

焊接缺陷实时成像自动检测技术的研究

对射线实时成像检测技术的发展现状进行了分析 ,指出了目前存在的主要问题。以焊接缺陷的射线实时成像检测为对象 ,简要介绍了图像增强及去噪声等预处理方法。对缺陷提取技术进行了研究 ,设计了基于灰度梯度的焊缝边界提取方法 ,采用基于分离焊缝的拟合 DSA方法进行特征提取 ,详细介绍了有关算法并给出了实际处理结果。另外 ,提出了提取结果相关性修正的概念及算法并对缺陷类型识别方法进行了研究。采用上述方法开发完成了一套焊缝缺陷实时成像检测系统     

用于焊缝检测的X射线实时图像序列时空域滤波

X射线实时图像处理技术是在线自动检测焊缝缺陷的关键环节。由于原始图像噪声大,严重影响了焊缝缺陷X射线实时自动检测技术的实际应用。该文先对焊缝X射线实时图像序列进行匹配,在此基础上采用扩展的局部线性最小均方差法进行时空域滤波,从而综合利用X射线实时图像序列的时域信息和空域信息。实验结果表明:焊缝X射线实时图像时空域滤波效果明显优于现有的空域滤波和时域滤波,为后续焊缝缺陷检测的图像处理提供了良好条件。     

基于X射线数字成像技术的管母线焊缝缺陷检测实验研究

焊缝缺陷是影响管母线性能的主要因素。根据管母线典型焊缝缺陷的特征,结合X射线数字成像(DR)系统Rhythm软件测量技术,推导了特定缺陷实际尺寸的理论计算方法,提出了一套基于DR技术的焊缝缺陷实际尺寸计算方法。利用本文提出的方法计算了像质计的长度并与实际尺寸进行了对比,充分验证了本文提出的基于DR技术的焊缝缺陷实际尺寸计算方法的正确性,根据实验室拍摄得到的管母线焊缝缺陷的X射线数字图像,利用该方法对气孔、未焊透等缺陷实际尺寸进行了计算,为定量研究管母线焊缝缺陷对其性能的奠定了基础。     

压力容器焊接缺陷的模糊评定

提出了压力容器安全评定的分级和影响分级的因素，给出了压力容器缺陷评定二级模糊综合评判模型及工程应用实例．     

图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展

织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节，同时又是纺织自动化的重要标志之一，基于图像处理的织物疵点检测，主要是通过图像分析，从图像中发现与正常纹理不同的部分，这方面的研究一直在持续，新的方法不断出现，但较为成熟的检测系统较少，开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统，具有深远意义。     

焊缝X射线探伤数字图象处理方法研究

采用灰度分析法研究了实时X射线探伤图象特征,提出了一种能显著提高图象清晰度和对比度,降低图象噪音的S-T非线性图象变换方法,并用线灰度梯度法成功地提取了焊缝中的缺陷。结果表明:对于噪声成分多、灰度分布范围窄、对比度差的实时X射线探伤图象,S-T变换方法能明显地改善图象质量,线灰度梯度法提取的焊接缺陷定位准确、畸变小。该方法可以在实时X射线探伤系统中应用。     

SVMs在油气管道焊缝缺陷检测中的应用

提出了基于支持向量机的焊管焊缝缺陷识别方法和步骤.对焊缝图像采用了图像增强、形态学处理、边缘检测等操作,解决焊缝图像在输入时受到外界干扰带来的图片噪声过多、缺陷边缘模糊和对比度低等问题,便于对焊缝图像进行特征提取.结合焊缝缺陷样本多分类的特点,对焊缝图像进行分类时使用SVM"一对一"聚类结构并对样本进行识别.实验结果表明,该模型具有识别精度高、速度快、容易实现等优点,适合对焊管焊缝缺陷的识别.     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

焊缝缺陷的计算机模式识别方法的研究

在提取焊缝缺陷特征时 ,不仅考虑缺陷的几何形状 ,还考虑了灰度差及位置 ,并运用树形分类器和感知器进行分类 ,能够提高缺陷识别的准确率