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文檔簡介
1、隨著圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,對X射線焊縫圖像的數(shù)字化起到了極大的推動(dòng)作用。而目前X射線探傷檢測仍以人工評定方式為主,且在評定過程中易受個(gè)人主觀因素影響,工作量大,容易引起誤判、漏判,因此實(shí)現(xiàn)焊縫缺陷自動(dòng)檢測十分必要。
本文以DR系統(tǒng)采集的焊縫圖像為研究對象,主要圍繞焊縫缺陷檢測算法進(jìn)行研究。針對焊縫圖像中紋理復(fù)雜、對比度差、背景起伏大等問題,首先對圖像進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)處理算法研究;然后計(jì)對缺陷特點(diǎn)的不同,進(jìn)行了相應(yīng)的
2、缺陷檢測方法研究;最后利用不同算法間的互補(bǔ)性,將結(jié)果融合避免誤檢和漏檢。
首先,針對焊縫圖像中信噪比低、對比度差等問題,利用圖像增強(qiáng)和降噪改善圖像質(zhì)量、減少圖像中噪聲的干擾;針對動(dòng)態(tài)視頻檢測,采用灰度歸一化和每M幀連續(xù)檢測N幀的方案分別解決了不同規(guī)格間灰度分布不一致和采集檢測實(shí)時(shí)顯示的問題;同時(shí)為了減少干擾和提高檢測效率,提出了一類針對DR成像的焊縫邊界自動(dòng)提取方法,具有較好的適應(yīng)性和實(shí)用性。
其次,針對焊縫缺陷的提
3、取問題,根據(jù)不同焊縫缺陷的特點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的基于Canny、Lapalace、幀差法、ButterWorth濾波的缺陷檢測算法,但同一方法只針對特定的缺陷類型效果明顯,為了防止缺陷漏報(bào),利用不同檢測方法間的互補(bǔ)性,將檢測結(jié)果融合,并針對動(dòng)態(tài)視頻和靜態(tài)圖片,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的檢測方案,具有較好的通用性。
本文通過對焊縫圖像缺陷區(qū)域與非缺陷區(qū)域的特性分析,利用空間特性構(gòu)建模式矢量,并利用SVM對樣本進(jìn)行訓(xùn)練,之后進(jìn)行缺陷檢測和相應(yīng)的
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