鋼芯傳送皮帶X射線圖像的缺陷檢測方法研究.pdf

1、缺陷檢測(Defect Detection)技術(shù)屬于計算機視覺(Computational Vision，CV)技術(shù)在工業(yè)中的應用。缺陷檢測技術(shù)的實現(xiàn)需要對圖像進行多方面的處理，通常包括圖像去噪、圖像增強、圖像分割、特征提取以及目標識別等。到目前為止，缺陷檢測技術(shù)的發(fā)展仍然沒有很好的滿足實際應用中對于準確性和高效性的要求，研究的主要方向在于設計有針對性的識別方法以在特定應用場景中達到理想的效果。
　　本文中缺陷檢測的研究對象是鋼芯

2、傳送皮帶的數(shù)字圖像。傳送皮帶廣泛應用在各種工業(yè)生產(chǎn)線上，是自動化和規(guī)模化生產(chǎn)中必不可少的部件。為確保生產(chǎn)線的安全，需要定期對傳送皮帶進行質(zhì)量檢測。以往采用的人工檢測方法成本高、效率低，并且存在可靠性風險。引入X射線成像技術(shù)并設計自動化檢測方法可以節(jié)約成本、提高檢測質(zhì)量和效率，尤其能夠更準確的發(fā)現(xiàn)肉眼看不見的內(nèi)部損傷。
　　本文首先介紹了X射線成像的理論基礎，然后分析了圖像中需要重點檢測的目標，最后結(jié)合圖像的特點，通過圖像校正、圖像

3、分割、邊緣檢測、特征提取和目標識別，實現(xiàn)了對所研究圖像進行的缺陷檢測。在圖像處理的過程中，首先使用成像設備的本底和滿度數(shù)據(jù)對傳送皮帶的原始圖像進行灰度校正，同時通過灰度壓縮的方法提高圖像處理的空間和時間效率。然后，采用一種改進后的基于局部閾值的圖像分割方法，將皮帶圖像中對應的不同材質(zhì)區(qū)分開來。根據(jù)分割后的圖像，提取出皮帶截面方向上的邊緣信息并將其參數(shù)化。在特征提取階段，基于自適應滑動窗口的方法，較為準確地采集了鋼芯中斷處對應的局部紋理信