图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用

论文摘要

焊接缺陷检测系统在获取焊接缺陷图像的时候,由于外界各种干扰因素的影响,所获取的缺陷图像会造成缺陷特征不明显、边缘不清晰,影响焊接缺陷的正常判断和识别。因此,必须采用一定的图像处理技术,去除焊接缺陷图像中的噪声干扰,增强图像的对比度,提高图像的质量,以满足焊接缺陷正确判断和识别的需要。本文根据工程实际情况,在参考相关设备、查阅预处理相关资料的基础上,提出了焊接缺陷图像预处理系统的总体设计方案。通过对图像采集方法的研究,选择了焊接缺陷图像的采集设备,完成了常见的焊接缺陷图像的采集工作。根据焊接缺陷图像的特点,选择了图像预处理的内容和方法并运用Matlab工具对图像灰度化、图像增强、图像平滑、图像锐化等方法进行了实验对比验证,设计了确定了满足图像预处理需要的算法和相关参数,完成了焊接缺陷图像预处理系统的设计工作。同时,在WindowsXP环境下,利用Microsoft Visual Basic6.0语言对焊接缺陷图像预处理系统进行了开发实现,将Matlab产生的M文件直接编译成.EXE文件,实现VB与Matlab的无缝集成。应用该焊接缺陷图像预处理系统,对采集的焊接缺陷图像进行处理,可以得到噪声干扰少、图像对比度高、特征明显、边缘清晰的的焊接缺陷图像,为焊接缺陷的识别提供了保障。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 焊接缺陷图像预处理的目的和意义
• 1.1.1 焊接缺陷检测的目的和意义
• 1.1.2 图像预处理的目的和意义
• 1.2 国内外研究进展情况
• 1.2.1 国外研究情况
• 1.2.2 国内研究情况
• 1.3 本课题开展的主要工作
• 第2章 数字图像处理基础理论及系统设计
• 2.1 数字图像理论
• 2.1.1 图像的获取
• 2.1.2 图像的数字化
• 2.1.3 数字图像的表示方法
• 2.1.4 数字图像的文件格式
• 2.2 常用的图像处理方法
• 2.2.1 空域法
• 2.2.2 变换域法
• 2.3 系统总体设计
• 2.4 本章小结
• 第3章 焊接缺陷的主要类型及预防
• 3.1 焊接缺陷主要类型
• 3.2 焊接缺陷原因分析与预防措施
• 3.2.1 气孔
• 3.2.2 夹渣
• 3.2.3 未熔合
• 3.2.4 焊口未焊透
• 3.2.5 焊口根部焊瘤、凸出、凹陷
• 3.2.6 内部裂纹
• 3.3 本章小结
• 第4章 焊接缺陷图像的采集
• 4.1 图像采集系统的设计
• 4.1.1 数字图像采集方法
• 4.1.2 X射线探测器的参数及选择
• 4.2 焊接缺陷图像的采集
• 4.3 本章小结
• 第5章 焊接缺陷图像的预处理系统设计
• 5.1 概述
• 5.2 预处理系统方法的选择
• 5.2.1 焊接缺陷图像的灰度化
• 5.2.2 焊接缺陷图像的增强
• 5.2.3 焊接缺陷图像的平滑
• 5.2.4 焊接缺陷图像的锐化
• 5.3 预处理系统设计
• 5.3.1 系统流程设计
• 5.3.2 系统开发
• 5.3.3 系统开发关键技术
• 5.4 预处理系统实现与实验结果
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简介、在学期间发表的学术论文与研究成果