基于x射线图像处理的石油焊管缺陷检测技术

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1、西安石油人学硕士学位论文缺陷的提取和精确定位。这种算法的优点是对非裂纹缺陷的检测效果比较好，但是无法很好的提取裂纹类缺陷而且很难实现硬件化。RdaSilva等利用线性分类器对射线焊缝缺陷的模式识别进行了研究，提出了一种获得焊缝内主要缺陷的分类方法，但该方法只对焊缝缺陷内的几种较明显的缺陷有效[7】o2000年，清华大学的任大海【8】等将模糊理论应用于图像增强上，并提出利用一种广义模糊函数，先利用模糊增强对灰度图像进行变换，再使用可靠的阈值划分对缺陷进行有效的提取和分割。由于模糊增强容易丢失图像中对比度较低的缺陷，所以该方法无法提取焊缝内对比度较低的缺陷。上海理工大学的何

2、怡、杨永才等运用数字图像处理技术，对x射线底片数字图像进行预处理的基础上，提取出焊缝缺陷的若干参数，并采用统计模式识别的方法对图像缺陷进行分类，实现了焊缝X射线底片的计算机辅助评判【91。南京气象学院的傅德胜和郑关胜在x射线底片焊缝图像的处理与识别方面进行了研究，通过选择缺陷的若干模式参数，建立了计算机识别焊缝缺陷的基本方法，能较准确的识别基本的缺陷类型【3J。2003年，大连理工大学的孙怡等人针对图像增强器X射线实时成像系统中螺旋焊管的焊缝缺陷，提出了基于图像空间特性的模糊识别算法【lo】。广东粤海钢瓶厂的曾祥照、彭志华等人在此方面也进行了一些研究【111，他们开发了

3、用于实时成像的图像增强辅助评定软件，主要对焊缝检测图像进行辅助评定。该软件提高了焊缝缺陷评定工作的速度和准确性，评定的结果可纳入检测数据库进行管理。2007年，田原【12】认为由于焊缝内缺陷形态的多样性而很难将噪声与较小的缺陷区域分开，无法解决缺陷的漏检率和误检率之间的矛盾，因此他着眼于时间序列图像，提出了基于帧间跟踪和帧内分割相结合的焊缝缺陷自动检测方法，即在空间域处理中消除漏检，在时间域处理中消除误检，从而为解决缺陷漏检和误检之间的矛盾提供了有效途径。甘肃工业大学的孙忠诚【13】提出了一种能显著提高检测图像对比度的S．T非线性灰度变换法，并将该方法应用于图像增强，运

4、用灰度梯度法成功地分割和提取出焊缝内的缺陷。该方法对焊缝中的缺陷增强效果较好，但是不能很好地对缺陷进行准确的定位，而且容易丢失微小的缺陷。2008年，杨静【14】提出了先利用数学形态学模拟图像背景，再利用数学减影法提取缺陷目标的方法。在比较和分析几种阈值化方法的基本思想、使用范围以及优缺点的基础上，最后提出利用迭代分割法得到图像的最佳阈值并将图像二值化。实验结果证实，针对不同的缺陷该方法都可以得到轮廓清晰的分割效果，为提取缺陷的特征参数和实现识别打下坚实的基础。2第一章绪论1．1．2数字图像处理研究概述数字图像处理(DigitalImageProcessing)又称为计

5、算机处理，是20世纪六七十年代发展起来的一门新兴学科，一般是指将图像信号转换为数字信号并利用计算机进行处理【15】。数字图像处理【16】首次成功获得实际应用的是美国喷气推进实验室，他们使用了数字图像处理技术对航天探测器徘徊者7号于1964年发回的几千张月球照片进行了处理，如几何校正、灰度变换、去噪音等，为人类登月奠定了坚实的基础，同时也推动了数字图像处理这门学科的诞生。数字图像处理取得的另一个重大成就是在医学上获得的成果，1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(ComputedTomography)，1975年

6、又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位清晰鲜明的断层图像，1979年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，为人类作出了巨大的贡献。同时，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛的重视并取得了重大的开拓性成就，成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、甚至是社会科学领域各学科中学习和研究的对象。从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究等的迅速发展，数字图像处理也向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，即计算机视觉或图像理解【ln。许多发达国家在这项研究上投入了大量的人力和

7、物力，取得了不少重要的研究成果，最具代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，随后这个理论成为计算机视觉领域的主导思想。由于人类对自己的视觉过程了解很少，因此计算机视觉领域是一个有待人们进一步探索的新领域。正因为如此，数字图像处理的理论和技术受到国内外各界的广泛重视，当前数字图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。数字图像处理的主要任务【15】是将获得的低质量图像(反差小、模糊、有噪声等)经过计算机处理以后变成更易于观察、适合实际应用或仪器检测的图像。随着多媒体技术、通信技术、信