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.     

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。     

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.     

基于纵向超声导波的管道焊缝缺陷识别研究

为了更有效地识别管道焊缝缺陷,提高焊接管道在使用过程中的安全性,采用数值计算和数值模拟相结合的方式,提出了一种基于纵向超声导波检测管道焊缝缺陷的检测方法,该方法通过观察导波在焊缝缺陷前后的传播特征,以入射波与透射波峰值点之比作为损伤指标,得到损伤指标的变化情况,同时识别出了焊缝缺陷的位置与大小。为了验证文中方法的有效性,利用ANSYS软件建立了含有不同缺陷的焊接管道模型,并模拟了超声导波透过焊缝区域时的传播过程,分析了其传播特性,得到不同损伤参数(厚度和角度)对损伤指标的影响规律。数值算例表明,该方法可以有效地识别出焊缝缺陷的位置并对其进行大小评估,所提出的损伤指标与损伤参数之间具有较好的线性关系。     

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。     

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8.8mm、12.5mm以5m/min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。     

基于深度学习的管道焊缝超声检测缺陷识别方法

目前深度学习的方法已经很好的应用于基于图像数据的管道焊缝缺陷自动检测,但是对于深度学习辅助超声无损检测却进展缓慢。主要原因是超声无损检测数据的复杂性(步长大、多模态、多峰分布等),神经网络训练往往出现梯度消失或爆炸的问题,而且能用于训练的标准数据集也严重匮乏。为了克服这些困难,首先引入特殊标准化方法和全连接隐含层实现了一种超声无损检测数据增强方法FMC-GAN构建虚拟数据集,再根据改进的LSTM-FCN模型并引入门函数,以此彻底克服超声无损检测数据复杂性。最后实验表明LSTM-FCN网络识别真实检测数据中的缺陷漏检率为0,各缺陷综合正确识别率高于95.6%,达到工业检测的要求,为超声无损检测智能化发展提供重要研究基础。     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性,对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结,重点介绍了一些新的发展,探讨了存在的问题和发展方向。     

基于字典的概率松弛法对焊缝图像中裂纹缺陷的提取

提出了一种在焊缝图像中提取裂纹缺陷的方法。该算法首先对含有裂纹缺陷的图像采用基于偏移量的Laplacian算子进行检测处理,对处理后的图像建立有12个基本容许结构的字典模型,应用字典法提供有效的搜索方法,通过迭代,从邻近目标中提取越来越多的上下文信息处理,有效去除噪声,提取裂纹缺陷。实验结果表明：该算法对纵向裂纹能获得较好的连接性及较清晰的轮廓,且有较好的抗噪性,是一种有效的弱显示裂纹检测方法。     

人脸斜视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同样有效地进行特征点的提取的一些新算法．建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象．最后给出了实验结果     

自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

基于三维零件特征提取的装配过程质量缺陷率预测

对传统单工位装配复杂度质量预测理论进行了研究,结合机械行业自身特点,总结了与复杂度理论相关的参数量,并对其权重进行了分析.基于该理论,引入了三维特征提取与专家系统相结合的模式,在UG三维建模的环境下,直接获取复杂度参数值,实现了在设计阶段对装配过程质量缺陷率的自动预测,并分析该缺陷率是否符合3σ质量标准.     

特征点稀少的炮管内膛图像拼接技术研究

针对火炮身管内膛图像特点,提出一种特征点稀少的火炮身管内膛图像拼接算法。通过Harris角点提取,进行特征点匹配,消除不良匹配点和误匹配点,利用Levenberg-Marquardt算法进行参数优化设计和双线性插值完成图像的重注册,最后采用函数加权法来处理重叠区域的图像,确保内膛图像的无缝过渡。利用Matlab和Visual C 6.0混合编程技术,开发了火炮身管内膛图像拼接软件系统,对内膛检测硬件系统采集到的跨视场内膛图像进行拼接与展开,结果表明,该算法速度较快、稳健性较好、图像配准精度较高。     

炭制品图像的缺陷分割与样本提取

针对炭制品X光图像的特点,为快速准确地分割出缺陷,提出了基于迭代的阈值构造方法和数学形态学相结合的缺陷分割方法.通过迭代算法确定了图像分割的最佳阈值,有效地减少了噪声对分割阈值的影响;设计可疑点区域搜索算法,确定了可疑点区域的位置和大小;通过试验得到了滤波模板的最佳概率阈值,并建立了可疑点的合并条件表达式,得到了完整的缺陷区域.研究结果表明:该法很好地解决了噪声抑制和保持图像缺陷细节之间的矛盾,且缺陷分割结果非常准确.最后,在缺陷分割的基础上,研究了缺陷样本的输出方式,设计了两个三维特征矩阵存储缺陷特征信息,实现了缺陷几何特征与灰度特征的提取,为进一步的缺陷特征参数的提取与缺陷识别奠定了基础.     

基于纹理特征的图像检索研究与实现

该文讨论了图像纹理特征的提取与表达,在理论探讨的基础上做相应改进,使检索结果的准确度得到提高,并开发出一个试验系统验证该方法的有效性.试验证明基本达到了预期效果.     

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。