專利名稱：數(shù)字x射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種輻射成像技術(shù)，屬于無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域，尤其是一種數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
目前焊接是現(xiàn)在制造領(lǐng)域的一種重要工藝方法之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)以及信息和軟件技術(shù)迅速地引入焊接領(lǐng)域，焊接生產(chǎn)自動(dòng)化、智能化已經(jīng)成為21世紀(jì)焊接技術(shù)發(fā)展的重要方向。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)以其信息量大、精度高、檢測(cè)范圍大等特點(diǎn)，在焊接缺陷的檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。而X射線檢測(cè)是常規(guī)無(wú)損檢測(cè)常用的重要方法之一，是保證焊接質(zhì)量的重要技術(shù)，其檢測(cè)結(jié)果將作為焊縫缺陷分析和質(zhì)量評(píng)定的重要判定依據(jù)。X射線檢測(cè)是將強(qiáng)度均勻的射線照射到被測(cè)的物體，使透過(guò)的射線在照相膠片上感光，而在成像的底片上，可以檢測(cè)出被檢測(cè)物體的焊接缺陷位置、類型、尺寸和數(shù)目等。傳統(tǒng)的缺陷檢測(cè)方法主要由評(píng)片人員手工完成，不僅工作量大，且容易造成缺陷的誤判和漏判等?，F(xiàn)代機(jī)械制造對(duì)精度的要求越來(lái)越高，人工操作越來(lái)越不能滿足生產(chǎn)發(fā)展的需要。近年來(lái)，一些具有應(yīng)用價(jià)值的焊縫圖像缺陷檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。這些系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)完成對(duì)底片信息的管理，通過(guò)數(shù)字圖像處理來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)、濾波、分割以及缺陷檢測(cè)等。采用這種方法可以大大提高檢測(cè)效率，但是由于缺陷檢測(cè)技術(shù)尚未成熟，目前的缺陷檢測(cè)方法仍存在檢測(cè)速度慢、檢測(cè)方法單一、不能實(shí)時(shí)處理等諸多問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，針對(duì)焊接過(guò)程中具有特定寬度且為豎條形一系列外部特征比較穩(wěn)定的焊縫，提供一種檢測(cè)速度快、檢測(cè)手段合理、能實(shí)時(shí)處理的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案一種數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，包括以下步驟1).圖像預(yù)處理，包括濾波和增強(qiáng)；2).焊縫的分割，包括閾值分割、尋找焊縫位置和焊縫提取，即用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，做水平和豎直方向上的判斷，在分割后的圖像中尋找焊縫的位置；在去除了焊縫的背景和像質(zhì)計(jì)干擾像素后，尋找圖像中左上角和左下角的第一個(gè)變?yōu)楹谏袼氐膬蓚€(gè)點(diǎn)，將這兩個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)返回到原圖像中，并將焊縫的寬度值設(shè)為150 250個(gè)像素，進(jìn)行焊縫的提??；3).缺陷檢測(cè)，采用邊緣檢測(cè)和減影法相結(jié)合檢測(cè)。所述步驟1)中的濾波采用中值濾波進(jìn)行圖像處理前的濾波降噪，濾波窗口采用 3 X 3像素大小，將圖像中的噪聲濾除。所述步驟1)中的增強(qiáng)采用非線性函數(shù)
權(quán)利要求
1.一種數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟1).圖像預(yù)處理，包括濾波和增強(qiáng)；2).焊縫的分割，包括閾值分割、尋找焊縫位置和焊縫提取，即用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，做水平和豎直方向上的判斷，在分割后的圖像中尋找焊縫的位置；在去除了焊縫的背景和像質(zhì)計(jì)干擾像素后，尋找圖像中左上角和左下角的第一個(gè)變?yōu)楹谏袼氐膬蓚€(gè)點(diǎn)，將這兩個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)返回到原圖像中，并將焊縫的寬度值設(shè)為150 250個(gè)像素，進(jìn)行焊縫的提??；3).缺陷檢測(cè)，采用邊緣檢測(cè)和減影法相結(jié)合檢測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟1)中的濾波采用中值濾波進(jìn)行圖像處理前的濾波降噪，濾波窗口采用3X3像素大小，將圖像中的噪聲濾除。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟1)中的增強(qiáng)采用非線性函數(shù)z = l27jl + sinL π n x-+=mm^進(jìn)行增[ L cW - cVn 2Icjmax - cVn)」J強(qiáng)，其中X和Z分別為變換前和變換后的灰度值，Gfflax和Gmin分別為變換前數(shù)字X射線圖像 X的最大灰度值和最小灰度值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟2)中的閾值分割為先設(shè)定一個(gè)閾值Τ，通過(guò)T將圖像的灰度值分為兩組A1和t2，且 、> T，t2 < T，使組內(nèi)方差最小并且使組間方差最大的那個(gè)T作為分割的閾值，采用這種選取閾值的方法能夠?qū)D像中想要得到的有效信息和背景很好地分離。
5 根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟幻中尋找焊縫位置采用下述技術(shù)方案，焊縫區(qū)別于別處像素的特征有兩個(gè)，一是焊縫的寬度與別處不同，二是焊縫在豎直方向是連續(xù)不間斷的，所以，為去除大部分的黑色干擾像素，只保留焊縫部分，采用焊縫的這兩個(gè)特征進(jìn)行判斷；首先在水平方向上，逐行進(jìn)行掃描判斷，對(duì)每一行逐漸累加各個(gè)部分的黑色像素的長(zhǎng)度，統(tǒng)計(jì)其長(zhǎng)度值，即連續(xù)的像素個(gè)數(shù)，長(zhǎng)度介于T1 = 115和T2 = 130之間的保留，將其余不滿足條件的像素值置為255，由此去除了左邊大部分的黑色像素；然后在豎直方向上，由于圖像中存在像質(zhì)計(jì)干擾因素，在其水平方向上寬度與焊縫相當(dāng)，但是像質(zhì)計(jì)在豎直方向上與焊縫明顯的不同是其不連續(xù)，所以在豎直方向上的處理中， 建立一個(gè)三維數(shù)組block[2000] [20] [2]，分別用于存放圖像的行號(hào)、每一行連續(xù)的黑色像素區(qū)域數(shù)目、每塊黑色像素的起始列號(hào)和終止列號(hào)；根據(jù)當(dāng)前行疑似焊縫區(qū)域的索引號(hào)，判斷當(dāng)前行的前150行和后150行是否有焊縫疑似區(qū)域，若某一行有疑似區(qū)域，則進(jìn)一步判斷該行的起始像素和終止像素與當(dāng)前行的起始像素和終止像素在豎直方向上的偏差是否小于50個(gè)像素；若條件滿足，則保留，若不滿足，則將像素值置為255。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟幻中的焊縫提取采用下述技術(shù)方案，經(jīng)過(guò)步驟幻中尋找焊縫位置技術(shù)處理，圖像中除了焊縫所在的位置為黑色像素，其余部分的黑色像素均已去除，在此基礎(chǔ)上，從左向右， 從下到上對(duì)圖像掃描，找到圖像中左上角和左下角的第一個(gè)黑色像素，根據(jù)兩個(gè)像素的坐標(biāo)值，確定出一條直線，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，將焊縫的寬度設(shè)定為200個(gè)像素，然后返回原圖中，保持焊縫部分不變，焊縫兩側(cè)的像素全部置為255，即提取出焊縫。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，其特征在于所述步驟幻中的缺陷檢測(cè)首先采用Krisch算子做邊緣檢測(cè)，檢測(cè)后的圖像作為第一圖像，然后采用7X7像素窗口進(jìn)行濾波，弱化檢測(cè)出的缺陷，將濾波后的圖像作為背景圖像，之后采用減影法，用第一圖像減去背景圖像，利用公式fr = f-fb+C0nst，其中fr為背景去除后的缺陷圖像，f為第一圖像，fb為模擬的背景圖像，const是一常數(shù)，是為避免在計(jì)算時(shí)出現(xiàn)負(fù)值，其值取為差值圖像f_fb的中灰度為負(fù)值的所有像素中灰度最小者的絕對(duì)值；之后對(duì)得到的缺陷圖像fr進(jìn)行二值化處理，即可得到完整的缺陷圖。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種數(shù)字X射線圖像焊縫分割和缺陷檢測(cè)方法，屬于無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域。針對(duì)一系列具有特定寬度范圍的豎條形X射線焊縫圖像的缺陷檢測(cè)，在進(jìn)行焊縫分割時(shí)，本發(fā)明采用基于焊接圖像中焊縫水平寬度和豎直連續(xù)性的分割方法，它包括濾波、圖像增強(qiáng)、閾值分割、尋找焊縫位置和焊縫提取等步驟。在缺陷的提取中，采用邊緣檢測(cè)和減影法相結(jié)合的方法。本發(fā)明能夠快速有效的分割出圖像中的焊縫，融合的缺陷提取算法能夠更好的檢測(cè)出缺陷。
文檔編號(hào)G01N23/04GK102175700SQ20111002240
公開(kāi)日2011年9月7日 申請(qǐng)日期2011年1月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月20日
發(fā)明者張光先, 徐勝男, 李振華, 魏宗娟 申請(qǐng)人:山東大學(xué)