X射线焊接图像中缺陷目标的检测

论文题目: X射线焊接图像中缺陷目标的检测

论文类型: 硕士论文

论文专业: 通信与信息系统

作者: 白鹏

导师: 孙怡

关键词: 焊缝提取,缺陷检测,小波变换

文献来源: 大连理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 图像中运动小目标的检测一直是图像处理与分析领域中的难题,它涉及到很多领域,具有很广泛的研究价值和应用价值。 在工业探伤领域,由于焊接过程出现的各种问题,会导致焊缝中含有气孔和未焊透等缺陷,影响产品的质量和安全,所以焊接图像中缺陷目标的检测十分重要。目前X射线无损探伤系统主要采用人工方式进行在线检测与分析,而人工检测存在主观标准不一致、劳动强度大等缺点。因此,急需要研究一种有效的缺陷自动检测方法来代替人工检测,从而使在线检测工作客观化、规范化和智能化。本文的研究工作就是基于此而展开的。 本文探讨了焊缝图像中缺陷目标的自动检测方法,主要做了以下几个方面的研究: (1)针对X射线焊缝检测图像中存在大量与缺陷检测无关的背景冗余信息,采用了一种基于自适应阈值分割的焊缝区域的自动提取方法,以减少计算量,提高检测精度,取得了较好的效果。 (2)由于SUSAN算法具有良好的抗噪能力,对图像的边缘、角点能够很好的识别,所以本文研究了一种以SUSAN算法为基础的,焊缝缺陷自动检测算法,同时辅助以形态学去噪和填充等运算,取得了较好的效果。 (3)因为小波分析方法具有很好的局部化特性,它能对高频采取逐渐精细的时域或空域步长,从而可以聚焦到分析对象的任意细节。所以研究了一种利用小波分解来得到缺陷目标的形状和位置信息,并结合维纳滤波和形态学运算的焊缝缺陷检测方法,结果比较理想。 为了验证本文提出的两种算法的有效性,本文对在工厂实际得到的含有缺陷目标的焊接图像进行了检测,取得了较好的效果,证明了本文方法的可行性。

论文目录:

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 引言

1.2 当前研究现状

1.2.1 一些通用的小目标检测算法

1.2.2 焊接图像中的小目标检测算法

1.3 本文的主要工作

1.4 章节安排

2 本文涉及到的理论基础

2.1 小波变换理论

2.1.1 小波的概念

2.1.2 Mallat算法

2.1.3 图像的二维正交小波变换

2.2 数学形态学理论

2.2.1 二值形态学运算

2.2.2 灰度形态学运算

2.3 本章小结

3 基于SUSAN的检测方法

3.1 焊缝区域的提取

3.1.1 图像分割方法的确定

3.1.2 自适应阈值分割的具体实现方法

3.1.3 自适应阈值分割方法的改进

3.2 SUSAN方法提取焊缝缺陷的边缘

3.2.1 SUSAN原理

3.2.2 SUSAN算法关键参数的确定

3.2.3 SUSAN算法的实现

3.2.4 与传统的边缘检测算子的比较

3.3 形态学闭运算去除孤立噪声点

3.4 目标内部的区域填充

3.5 缺陷的标记及检测结果

3.6 本章小结

4 基于小波变换的缺陷目标检测方法

4.1 检测区域的确定

4.2 图像的小波分解

4.2.1 小波基的选择

4.2.2 双正交小波概述

4.2.3 图像的小波分解结果

4.3 小波高频分量处理

4.3.1 基于小波软阈值的方法

4.3.2 基于形态学的方法

4.3.3 基于维纳滤波的方法

4.3.4 处理结果比较

4.4 小波高频分量合成

4.5 阈值分割

4.6 缺陷标记和检测结果

4.7 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文主要工作和结论

5.2 进一步工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

大连理工大学学位论文版权使用授权书

发布时间: 2005-07-04

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