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《x射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、Vol.30No.2华东理工大学学报2004204JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology199文章编号:100623080(2004)0220199204X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别1,231张晓光,林家骏(1.华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;2.中国矿业大学机电与材料工程学院,徐州221008)摘要:根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用
2、局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。关键词:射线图像;焊缝检测;图像处理;缺陷识别中图分类号:TP391.41;TG115.28文献标识码:AResearchofImageProcessingandDefectRecognitionforIndustrialRadiographicWeldInspection1,232ZHA
3、NGXiao2guang,LINJia2jun(1.CollegeofInformationScienceandEngineeringECUST,Shanghai200237,China;2.Mechanical&ElectronicCollegeofChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221008,China)Abstract:Thealgorithmofimagenoisereductionandenhancementisdesignedaccordingtothechar2acteristi
4、csofweldradiographicimage,inthecaseofvariousunfavorablefactorssuchasbadcontrastratioofwelddefects,illuminationasymmetryandmanytextures;thealgorithmforextractingthewelddefectisdesigned,basedonedgeinspectionunderweldbackgroundcondition.Throughanalyzingwelddefectfea2tures,defect
5、featureparametersareselected,thefuzzyneuralnetworkmodelusedtorecognizewelddefectsisdeveloped,andthemethodologyofconstructingmembershipareintroduced.Fromexperiments,itwassuccessfulforimagepreprocessinganddefectextraction.Therecognitionalgorithmcouldraisetherecognitionratiobase
6、donfuzzyboundarypatternclassification,whichisbetterthanclassificationrecogni2tionmethodforwelddefectrecognition.Keywords:radiographicimage;weldinspection;imageanalysis;defectrecognitionX射线照相法探伤检测是一种工业应用十分广底片的评定是由有经验的专业评片人员在观片灯下泛的检查方法,具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高进行,通过肉眼观察底片来评判焊接质量,工作量等优点,
7、利用检测结果可确定工件缺陷的类别、位置大,眼睛易受强光损伤,效率较低,检验水平受检验和大小,以此判断工件是否合格。通常X射线焊缝者主观因素的影响而不稳定。对射线检测图像进行分析和缺陷类型识别是一收稿日期:2003205211个很复杂的课题,主要是大背景噪声下缺陷的检出、作者简介:张晓光(19632),男,江苏徐州人,博士,高级工程师,研究图像预处理、各种缺陷的特征描述、提取以及识别分方向为仪器仪表、测试技术、图像处理及模式识别。[1～2]类等。对此我们进行了一些研究,首先对焊缝射©1994-2010ChinaAcademicJournalElec
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