基于自適應最優(yōu)化小波變換算法的焊縫缺陷檢測.pdf

1、焊接件在工業(yè)領域中的應用十分廣泛，目前對其質量的評定是由檢驗人員依據有關標準憑經驗對焊縫 X射線圖像來進行評判的，可能會造成誤判或漏判。因此，為了滿足焊縫缺陷檢測的客觀性、科學性和規(guī)范性要求，可以采用計算機圖像處理技術對X射線檢測結果進行分析和識別。小波分析作為一門新興學科，具有多分辨率分析的特點和時頻局域性等優(yōu)點，是檢測突變信號的強有力工具，已廣泛應用于圖像處理領域。為此，論文將小波圖像處理技術應用于 X射線焊縫圖像檢測與識別中，通過

2、計算機來實現焊縫缺陷的檢測與識別。
　　提出了一種新的自適應最優(yōu)化小波變換算法，它克服了傳統的二進小波變換只能對長度為2的整數冪的數據進行處理，對非2的整數冪的數據則需要進行大量的邊界處理這一局限性。其核心是通過解析被處理數據長度來捕獲其長度的最佳逼近值，實現邊界處理的最優(yōu)化；通過分解最佳逼近長度來獲取各層次小波變換基數，實現小波變換基數選擇的自適應。其邊界數據不會被忽略的特點就能夠排除有缺陷在焊縫邊緣處被漏查的情況，從而保證了焊

3、縫缺陷檢測的精確性與可靠性。
　　研究了小波奇異性檢測原理，分析了噪聲與圖像信號在小波變換域上具有不同的Lipschitz指數的特點，并使用一種具有相同特性的閾值函數有效地去除了噪聲。介紹了傳統的圖像多分辨率邊緣檢測方法優(yōu)點與不足，從一個新的角度提出了一種基于小波變換的多分辨率圖像重構焊縫缺陷檢測方法，其檢測效果比傳統的多分辨率邊緣檢測算法更為快速更為準確。模擬了人類視覺系統由粗到細的收集和處理信息的過程，在分析焊縫圖像特征的基礎

4、上建立了焊縫圖像的區(qū)域模型，并且成功的提取出了焊縫區(qū)域。研究了不同焊縫缺陷的特征，詳細介紹了在焊縫區(qū)內進行缺陷識別時所應依照的原則及標準。
　　在將小波多分辨率分析理論引入到X射線焊縫缺陷檢測的研究中，根據提出的新方法研制和開發(fā)了基于自適應最優(yōu)化小波變換的焊縫缺陷檢測軟件，并對其主要功能模塊進行了詳細介紹。最后將此軟件應用于實際的焊縫缺陷檢測中，并與幾種經典的邊緣檢測方法做了比較。結果表明論文所提出的新算法是正確的、有效的，具有一