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《射線檢測中膠片焊縫缺陷定位與識別》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第３２卷第４期西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．４２０１２年０４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｐｒ．２０１２文章編號：１６７３－９９６５（２０１２）０４－３２１－０４＊射線檢測中膠片焊縫缺陷定位與識別王鵬１，杜衛(wèi)東２，汪立新２，張峰２，韓偉２，徐瑩１（１．西安工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院，西安７１００３２；２．山東省特種設(shè)備檢驗研究院，濟南２５０１０１）摘要：針對傳統(tǒng)焊縫射線檢測中膠片數(shù)字化困難、焊縫缺陷自動定位與識別率低的問題，設(shè)計了膠片數(shù)字化系統(tǒng)，綜合分析典型焊縫缺陷的特征，提出一種基于圖像分割與二值形態(tài)學(xué)算法的
2、膠片焊縫缺陷快速定位與缺陷類型識別的方法．可從數(shù)字化膠片圖像中分割出有效焊縫區(qū)域，實現(xiàn)對焊縫缺陷的中心定位，并根據(jù)缺陷特征進(jìn)行識別．試驗結(jié)果表明該方法能夠有效實現(xiàn)數(shù)字化膠片中的焊縫缺陷定位，對氣孔、夾渣等典型焊縫缺陷定位識別率達(dá)到９０％以上，提高了射線檢測的效率．關(guān)鍵詞：Ｘ－射線膠片；圖像分割；缺陷定位；二值形態(tài)學(xué)；缺陷識別中圖號：ＴＰ３０２．７文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ工業(yè)射線檢測（ＲａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃＴｅｓｔｉｎｇ，ＲＴ）是程與理論算法，并給出了實驗結(jié)果．無損檢測行業(yè)中的一種重要方法，在壓力容器焊縫１系統(tǒng)方案設(shè)計檢測中，焊縫缺陷的定位與識別是非常重要的環(huán)節(jié)．實現(xiàn)射
3、線檢測膠片的缺陷自動定位識別將是無膠片數(shù)字化系統(tǒng)采用冷光線源透照射線膠片，損檢測行業(yè)的發(fā)展趨勢．光源的可調(diào)亮度在１０００００ｌｘ以上；用１２ｂｉｔ工業(yè)線文獻(xiàn)［１］采用了模式識別方法對焊縫缺陷進(jìn)行陣ＣＣＤ相機作為圖像掃描的采集裝置；為了屏蔽識別，并未提出缺陷自動定位的實現(xiàn)方法；文獻(xiàn)［２］環(huán)境光干擾，減少ＣＣＤ的噪聲，采用密封的機箱將提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷識別方法，采用大量的所有的設(shè)備器件裝起來，膠片通過運動平臺勻速通實驗樣本；文獻(xiàn)［３］采用缺陷邊緣特征和區(qū)域特征過；在光源和ＣＣＤ之間開一個小窗口，膠片在通過構(gòu)成的特征向量對缺陷進(jìn)行描述，只解決了缺少實窗口時被透
4、照，ＣＣＤ相機通過ＵＳＢ接口與計算機驗樣本的問題，而沒有介紹樣本的獲取方法和缺陷進(jìn)行通信．ＣＣＤ相機配置尼康ＡＦ５０ｍｍ的光學(xué)鏡自動定位的方法；文獻(xiàn)［４］采用專家系統(tǒng)來實現(xiàn)焊頭．系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)圖如圖１所示．縫缺陷識別，對知識的獲取與表達(dá)比較困難，識別效率不高．文中采用一種自主研制的基于機器視覺的膠片數(shù)字化系統(tǒng)，可以方便獲取膠片數(shù)字化后的實驗樣本，將數(shù)字化后的膠片圖像，存成灰度圖片；然后通過軟件將膠片上的焊縫區(qū)域自動分割出來，并將焊縫的缺陷自動定位識別并自動識別出一些典型圖１系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)圖缺陷．重點介紹在Ｍａｔｌａｂ環(huán)境下，該軟件的實現(xiàn)過Ｆｉｇ．１Ｓｙｓｔｅｍｃｏ
5、ｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＊收稿日期：２０１１－１１－２７基金資助：陜西省教育廳專項科研計劃項目（１１ＪＫ０９２１）；山東省科技廳科技發(fā)展計劃項目（２０１０ＧＷＺ２０４０２）；山東省質(zhì)檢總局科研項目（２００９ＫＹＺ２２）；質(zhì)檢工藝性行業(yè)科研專項（２０１０１００３０）作者簡介：王鵬（１９７８－），男，西安工業(yè)大學(xué)副教授，主要研究方向為嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用、機器視覺與圖像處理．Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇ＿ｐｅｎｇ＿１＠１２６．ｃｏｍ．３２２西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報第３２卷數(shù)字化后膠片圖片主要由三個區(qū)域組成：焊縫后，相鄰子圖像之間的邊界處可能產(chǎn)生灰度級的不區(qū)域、日期區(qū)域、編號區(qū)域．焊縫缺
6、陷的定位過程主連續(xù)性，因此需用平滑技術(shù)進(jìn)行排除．局部閾值法［５］要包括３個步驟：圖像預(yù)處理、圖像分割、二值形態(tài)常用方法有灰度差直方圖法、微分直方圖法．學(xué)處理．首先讀取膠片的圖像，對圖像進(jìn)行雙精度２．２圖像分割處理化處理，然后剪切圖像，對圖像進(jìn)行分割處理，并均２．２．１圖像分割衡化有用的區(qū)域即焊縫區(qū)域，再進(jìn)行二值化處理，在相同條件下，干擾多的圖像識別率較低，尤將焊縫圖像轉(zhuǎn)換成二值化圖像，后進(jìn)行腐蝕和去噪其當(dāng)干擾呈大面積塊狀時，對圖像識別的影響更操作，并標(biāo)注焊縫圖像．根據(jù)焊縫區(qū)域內(nèi)的缺陷與大．最終將膠片圖像裁剪出三個區(qū)域：焊縫區(qū)域、日非缺陷標(biāo)注值的不同來確定缺陷的
7、大概位置，并計期區(qū)域、字母編號區(qū)域，三個區(qū)域的圖片如圖３（ａ）算缺陷區(qū)域的中心，從而將缺陷定位成功．～（ｃ）所示．２圖像處理算法２．１圖像預(yù)處理經(jīng)過數(shù)字化后的膠片已經(jīng)是灰度圖像，原始圖片如圖２（ａ）所示．圖像預(yù)處理是將膠片的灰度圖像進(jìn)行雙精度化，采用ｉｍ２ｄｏｕｂｌｅ函數(shù)將原圖像轉(zhuǎn)換成雙精度圖像；雙精度圖像如圖２（ｂ）所示．圖３區(qū)域分割后的圖像Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ２．２．２圖像閾值化對分割后的圖像進(jìn)行二次修正，重點對焊縫區(qū)域進(jìn)行處理．對圖４（ａ）的焊縫區(qū)域圖像進(jìn)行均衡化處理，調(diào)用直方圖均衡化函數(shù)ｈｉｓｔｅｑ來處理，并調(diào)用ｉ
8、ｍｈｉｓｔ函數(shù)繪制出直方圖；然后，再用
