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《西北工业大学》 2007年
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基于三维CT图像的涡轮叶片缺陷检测技术研究

金炎芳  
【摘要】:空心涡轮叶片无损检测与分析是突破新一代航空发动机涡轮叶片研制瓶颈和质量保证的关键技术之一。由于叶片内部结构复杂,传统检测方法难以满足检测的需要,基于工业体积CT的检测技术成为了叶片检测领域的研究热点。本文结合图像分割、序列图像处理及科学可视化领域取得的进展,研究了基于三维CT图像序列的涡轮叶片缺陷检测技术,并开发了相应的软件原型系统。主要完成的研究内容包括如下几个方面: 1、针对实际工业CT图像存在较强噪声的特点,对切片图像进行预处理。本文分析了CT图像噪声的来源和性质,建立噪声的模拟数学模型。结合缺陷目标边缘模糊且灰度对比度较低的特性,提出了估计高斯噪声方差的图像序列混合滤波方法。采用图像层间传递高斯噪声方差参数,对于不同性质的像素采用不同滤波算法,有效地提高滤波精度和准确性,并能够较强地保存图像边缘细节信息。 2、针对工业CT图像低对比度缺陷分割问题,提出了综合运用多阈值分割、连通区域提取、区域生长等一系列算法的拓扑区域分割算法,将整幅图像中的低对比度问题转化为在不同拓扑结构中的较高对比度分割问题,提高缺陷分割精度和准确度。并且针对存在较大噪声影响的特点,分析低对比度缺陷目标区域和噪声目标区域的灰度分布,提出改进的低对比度缺陷分割算法,进一步提高缺陷检测精度,有效地区分噪声区域和缺陷区域。 3、针对二维缺陷检测存在歧义性的特点,提出一种适合工业CT图像序列的三维缺陷检测方法。根据工业CT图像序列各向同性及缺陷实体在图像序列层间位移和变化较小的特点,结合多目标跟踪思想,利用三维连通区域标记算法提取三维缺陷实体。并建立关系哈希表,解决缺陷检测中目标轨迹分叉的情况。实验表明,该方法能够精确、高效地实现三维缺陷检测,消除二义性,提高缺陷提取的可信度。 4、开发缺陷数字样品可视化和信息提取软件原型系统。在此基础上,对本文的整个研究思路及关键算法进行了验证;同时,实现了三维缺陷数字样品的伪彩色可视化,建立了三维参数信息提取分析系统。为分析和查看三维缺陷检测结果提供了方便直观的手段。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:V263.6

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