基于工業(yè)CT圖像的工件缺陷智能檢測(cè)技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、工件內(nèi)部缺陷的存在危害工件的可靠性和機(jī)器的使用安全,工業(yè)CT技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)在不損壞工件結(jié)構(gòu)的條件下準(zhǔn)確、有效地檢測(cè)和識(shí)別工件內(nèi)部缺陷,方便人們?cè)诠ぜ度胧褂们皩?duì)工件的可靠性作出精確的評(píng)估。近幾年,工業(yè)CT技術(shù)的迅猛發(fā)展,工業(yè)CT系統(tǒng)的性能也得到了不斷的提升,工業(yè)CT技術(shù)涉及到的領(lǐng)域越來(lái)越廣泛,通過(guò)工業(yè)CT實(shí)現(xiàn)工件內(nèi)部缺陷的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別是現(xiàn)在研究的熱點(diǎn)和方向。本文結(jié)合圖像預(yù)處理,圖像分割,特征提取和分類(lèi)識(shí)別等領(lǐng)域的新進(jìn)展,研究了基于工業(yè)C

2、T圖像的工件缺陷智能檢測(cè)技術(shù)研究。
  主要研究工作如下:
  (1)本文分析了工業(yè)CT切片圖像中噪聲的來(lái)源與性質(zhì),針對(duì)工業(yè)CT切片圖像對(duì)比度很低的特點(diǎn),提出了自適應(yīng)中值濾波和自適應(yīng)加權(quán)均值濾波相結(jié)合的方法,對(duì)圖像中存在的不同噪聲分別采用不同的去噪算法,在保證圖像細(xì)節(jié)信息的前提下,有效地去除圖像中的噪聲,而且有較好的濾波效果。
  (2)針對(duì)工業(yè)CT切片圖像對(duì)比度低、灰度范圍狹窄、灰度變化不明顯以及缺陷邊緣較模糊等特點(diǎn)

3、,提出了基于灰度變化率的低對(duì)比度圖像缺陷分割算法,用圖像的掃描窗口的平均灰度值與窗口中心點(diǎn)灰度值得到灰度變化率、灰度變化差值以及灰度方差來(lái)反映存在邊界的可能性,算法可有效提高缺陷分割精度和準(zhǔn)確度。
  (3)特征提取時(shí)一個(gè)良好的特征應(yīng)具備可區(qū)分性、可靠性、獨(dú)立性和數(shù)量少的特點(diǎn),根據(jù)工件內(nèi)部氣孔、裂縫和夾渣缺陷的特征差異,選擇提取缺陷的形狀特征和灰度特征,利用Hu不變矩的方法并抽象后提取具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變性的10個(gè)特征。對(duì)上述

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