便携式数字化焊缝底片检测仪应用研究

论文摘要

在工业探伤领域中,由于焊接过程出现的各种问题,会导致焊缝中含有气孔和裂纹等缺陷,影响产品的质量,所以焊接图像中缺陷的检测十分重要。受传统x射线焊缝图像检测的评片人员的技术素质和经验的影响,焊缝缺陷的检测逐步从人工评片过渡到计算机智能识别。采用x射线实时检测系统在线检测与分析,可以有效地克服人工评片引起的误判,从而使焊缝底片缺陷在线检测工作客观化、规范化、标准化。本课题以便携式数字化焊缝底片检测仪为研究对象,以数字图像处理技术为基础,论述了便携式图像采集处理系统的开发与研制,以及在技术上的实现。确定了将边缘平直度、尖部尖锐度、周长面积比、填充度指数、对称性和相对灰度作为焊缝底片缺陷识别分析的特征参数,应用Matlab建立了基于BP神经网络的焊缝图像识别系统,实现故障类型的识别。首先介绍了数字化焊缝底片检测仪的国内外发展现状,接着设计了图像采集系统。系统主要分为四大部分：传片机构、步进控制、图像采集和系统照明,并对传片机构和步进电机的控制的功能与设计进行了详细的阐述。最后研究了图像处理与识别技术。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 数字化焊缝底片检测仪的国内外研究发展现状
• 1.1.1 国内研究发展现状
• 1.1.2 国外研究发展现状
• 1.2 本课题研究的主要内容
• 1.3 本课题应用领域
• 1.4 本章小结
• 第2章 便携式数字化检测仪硬件结构设计
• 2.1 系统结构分析及设计
• 2.1.1 总体方案设计
• 2.1.2 传片机构设计
• 2.1.3 步进控制
• 2.1.4 步进电机运动仿真
• 2.1.5 张紧装置
• 2.1.6 系统照明光源设计
• 2.1.7 线扫描相机
• 2.2 采集与识别系统的组成
• 2.3 本章小结
• 第3章 焊缝图像的处理
• 3.1 图像处理技术概述
• 3.1.1 图像处理技术的内涵
• 3.1.2 图像处理技术的内容
• 3.2 降噪
• 3.2.1 图像噪声的分类
• 3.2.2 图像滤波
• 3.3 图像增强
• 3.3.1 直方图灰度变换增强
• 3.3.2 空域滤波增强
• 3.3.3 频率滤波增强
• 3.4 图像分割
• 3.4.1 图像分割基本原理
• 3.4.2 灰度阂值法分割
• 3.5 本章小结
• 第4章 焊缝缺陷的特征提取
• 4.1 常见焊缝缺陷的分类
• 4.2 特征提取
• 4.2.1 缺陷边界跟踪与填充
• 4.2.2 焊缝缺陷图像特征分析
• 4.3 用于缺陷识别的特征选择
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于BP神经网络方法的焊缝图像识别
• 5.1 神经网络的简介
• 5.1.1 神经网络的基本概念
• 5.1.2 神经网络的应用领域
• 5.2 误差反向传播神经网络算法
• 5.2.1 误差反向传播神经网络算法描述
• 5.2.2 误差反向传播神经网络的结构
• 5.2.3 误差反向传播神经网络的特点
• 5.3 BP神经网络的结构设计
• 5.3.1 输入层与输出层的设计
• 5.3.2 传递函数与训练函数的选择
• 5.3.3 隐含层的设计
• 5.3.4 实验
• 5.4 程序操作过程
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢