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基于数学形态学的射线检测数字图像处理技术

罗爱民  
【摘要】: 随着制造业的快速发展和制造业在国民经济中的地位越来越重要,焊接缺陷射线检测的作用越来越大。射线检测是企业生产中的一种行之有效的缺陷检测方法,通过它来控制和改善产品质量。然而射线检测信号的信噪比一般都较低,因此寻求有效的处理方法和手段势在必行。论文以X射线检测焊接缺陷为研究对象,对其内部缺陷的自动检测与识别的关键技术进行了深入系统的研究,设计开发了射线缺陷自动检测软件。主要研究内容如下: (1)讨论了如何在一个多尺度数学形态学滤波框架下实现复杂焊接图像的预处理任务。给出一种焊接缺陷目标图像的预处理方法和关于多尺度滤波算子的的基本概念,实现了由一种滤波器就可完成对各种焊接缺陷图像的滤波方法,可完成各种复杂背景条件下焊接缺陷目标特别是小目标图像的自适应预处理。讨论了多尺度和多结构的结构元素对滤波效果的影响,同时提出了一种多尺度开闭滤波算子,选择一组合的结构元素取得了好的滤波效果。 (2)提出了一个多尺度数学形态学滤波框架下一种基于自适应的相对匹配特征度分割算法。本文把传统的选择最优阈值分割问题转化为在多尺度数学形态学滤波框架下寻找一个合适的分割尺度,而与阈值选择没有直接的关系,采用一个固定阈值就可以很好完成分割。算法通过多尺度形态学特征取样分别求出图像的特征直方图、匹配特征和匹配特征直方图面积、相对匹配特征度,通过最优的相对匹配特征度实现了焊接缺陷目标检测中的最佳滤波尺度的自适应确定。采用局部多项式这一非线性方法来进行直方图拟合,拟合效果好,为自适应的相对匹配特征度检测算法的精确计算奠定了基础。 (3)探讨了焊接缺陷在滤波分割后的后处理问题。提出了一种形态学重建算法和基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法。首先构造了形态学重建算法,重建算法能够在很大程度上去除分割后存在的噪声点,接着提出基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法,该方法能够最大程度地保持原始缺陷的形貌,效果明显。 (4)分析了表征缺陷的特征量,成功地从得到的缺陷样本中提取了5个具有代表性的特征量,同时根据焊接缺陷的特点,采用二叉决策树,能够最大程度把焊接缺陷作一区分。采用基于二叉决策树的支持向量机,具有良好分类特性,在缺陷的分类识别中取得了明显效果。 (5)综合X射线图像的图像预处理、缺陷分割检测与识别等方面的研究成果,根据实际需求及系统所应达到的性能指标,研制了X射线缺陷自动检测软件系统。该系统集监测、分析和管理于一体,能进行图像去噪和增强、缺陷的边缘和区域提取、缺陷识别等分析。


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1 罗爱民;基于数学形态学的射线检测数字图像处理技术[D];四川大学;2007年
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