焊縫缺陷檢測(cè)算法研究.pdf

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(duì)X射線(xiàn)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(xiàn)探傷檢測(cè)仍以人工評(píng)定方式為主，且在評(píng)定過(guò)程中易受個(gè)人主觀(guān)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(cè)十分必要。
　　本文以DR系統(tǒng)采集的焊縫圖像為研究對(duì)象，主要圍繞焊縫缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行研究。針對(duì)焊縫圖像中紋理復(fù)雜、對(duì)比度差、背景起伏大等問(wèn)題，首先對(duì)圖像進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)處理算法研究；然后計(jì)對(duì)缺陷特點(diǎn)的不同，進(jìn)行了相應(yīng)的

2、缺陷檢測(cè)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(duì)焊縫圖像中信噪比低、對(duì)比度差等問(wèn)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(duì)動(dòng)態(tài)視頻檢測(cè)，采用灰度歸一化和每M幀連續(xù)檢測(cè)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(cè)實(shí)時(shí)顯示的問(wèn)題；同時(shí)為了減少干擾和提高檢測(cè)效率，提出了一類(lèi)針對(duì)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(duì)焊縫缺陷的提

3、取問(wèn)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(cè)算法，但同一方法只針對(duì)特定的缺陷類(lèi)型效果明顯，為了防止缺陷漏報(bào)，利用不同檢測(cè)方法間的互補(bǔ)性，將檢測(cè)結(jié)果融合，并針對(duì)動(dòng)態(tài)視頻和靜態(tài)圖片，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的檢測(cè)方案，具有較好的通用性。
　　本文通過(guò)對(duì)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(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，之后進(jìn)行缺陷檢測(cè)和相應(yīng)的