本文主要研究内容
作者史潇婉（2019）在《焊缝射线探伤图像的造假检测研究》一文中研究指出：焊接技术是制造业中重要的加工技术,在航空航天、化工生产、管道运输等方面广泛应用。在焊接过程中受焊工的技术水平或工作环境的影响,会导致焊缝出现如裂纹、气孔、漏焊等缺陷。读片人员根据焊缝的X射线探伤图像检测焊缝是否有缺陷,若发现缺陷则及时进行返工。但是在实际工作中,对焊缝图像进行造假的情况时有发生,焊工为了防止有缺陷的图像被发现会采用合格的焊缝图像替换有缺陷的焊缝图像、或者重新拍摄合格焊缝并使用新的标记信息。读片人员在对焊缝图像进行缺陷检测的时候,也会花费较多精力检测两焊缝图像的搭接处能否搭接成功,来判断图像是否经过替换和造假。但是这种靠人眼比对的检测方法耗时长、效率低,不利于读片人员提高生产效率。所以通过对焊缝图像特征的分析,本文提出了三种自动化检测的方法,以辅助人工进行有效的评片工作。(1)基于焊缝图像搭接匹配的造假检测方法。直接替换焊缝图像的造假操作,会导致相邻两焊缝图像的搭接区域无法搭接成功,该方法通过SIFT(Scale-invariant feature transform,简称SIFT)算法及SSIM(Structural similarity,简称SSIM)算法检测焊缝搭接处的特征点匹配情况及结构相似度情况,根据两个算法的检测结果判断焊缝搭接处能否匹配成功,进而判断图像是否造假。(2)基于焊缝图像标记信息的造假检测方法。焊缝图像中的标记信息是记录拍摄时间、焊工号、管线号、中心标记、搭接标记等信息,该标记信息唯一标识一个焊缝图像。该方法利用卷积神经网络识别待检测图像的标记信息,通过与数据库中已存放标记信息比对,判断图像是否重复。(3)基于焊缝纹理特征的造假检测方法。不同的焊缝具有不同的纹理特征,如果重新拍摄其他合格焊缝进行造假,会导致数据库中出现重复的焊缝区域。该方法通过提取待检测图像中的焊缝纹理特征,找出数据库中具有相似纹理特征的焊缝图像,结合SIFT算法检测焊缝是否已存在。
Abstract
han jie ji shu shi zhi zao ye zhong chong yao de jia gong ji shu ,zai hang kong hang tian 、hua gong sheng chan 、guan dao yun shu deng fang mian an fan ying yong 。zai han jie guo cheng zhong shou han gong de ji shu shui ping huo gong zuo huan jing de ying xiang ,hui dao zhi han feng chu xian ru lie wen 、qi kong 、lou han deng que xian 。dou pian ren yuan gen ju han feng de Xshe xian tan shang tu xiang jian ce han feng shi fou you que xian ,re fa xian que xian ze ji shi jin hang fan gong 。dan shi zai shi ji gong zuo zhong ,dui han feng tu xiang jin hang zao jia de qing kuang shi you fa sheng ,han gong wei le fang zhi you que xian de tu xiang bei fa xian hui cai yong ge ge de han feng tu xiang ti huan you que xian de han feng tu xiang 、huo zhe chong xin pai she ge ge han feng bing shi yong xin de biao ji xin xi 。dou pian ren yuan zai dui han feng tu xiang jin hang que xian jian ce de shi hou ,ye hui hua fei jiao duo jing li jian ce liang han feng tu xiang de da jie chu neng fou da jie cheng gong ,lai pan duan tu xiang shi fou jing guo ti huan he zao jia 。dan shi zhe chong kao ren yan bi dui de jian ce fang fa hao shi chang 、xiao lv di ,bu li yu dou pian ren yuan di gao sheng chan xiao lv 。suo yi tong guo dui han feng tu xiang te zheng de fen xi ,ben wen di chu le san chong zi dong hua jian ce de fang fa ,yi fu zhu ren gong jin hang you xiao de ping pian gong zuo 。(1)ji yu han feng tu xiang da jie pi pei de zao jia jian ce fang fa 。zhi jie ti huan han feng tu xiang de zao jia cao zuo ,hui dao zhi xiang lin liang han feng tu xiang de da jie ou yu mo fa da jie cheng gong ,gai fang fa tong guo SIFT(Scale-invariant feature transform,jian chen SIFT)suan fa ji SSIM(Structural similarity,jian chen SSIM)suan fa jian ce han feng da jie chu de te zheng dian pi pei qing kuang ji jie gou xiang shi du qing kuang ,gen ju liang ge suan fa de jian ce jie guo pan duan han feng da jie chu neng fou pi pei cheng gong ,jin er pan duan tu xiang shi fou zao jia 。(2)ji yu han feng tu xiang biao ji xin xi de zao jia jian ce fang fa 。han feng tu xiang zhong de biao ji xin xi shi ji lu pai she shi jian 、han gong hao 、guan xian hao 、zhong xin biao ji 、da jie biao ji deng xin xi ,gai biao ji xin xi wei yi biao shi yi ge han feng tu xiang 。gai fang fa li yong juan ji shen jing wang lao shi bie dai jian ce tu xiang de biao ji xin xi ,tong guo yu shu ju ku zhong yi cun fang biao ji xin xi bi dui ,pan duan tu xiang shi fou chong fu 。(3)ji yu han feng wen li te zheng de zao jia jian ce fang fa 。bu tong de han feng ju you bu tong de wen li te zheng ,ru guo chong xin pai she ji ta ge ge han feng jin hang zao jia ,hui dao zhi shu ju ku zhong chu xian chong fu de han feng ou yu 。gai fang fa tong guo di qu dai jian ce tu xiang zhong de han feng wen li te zheng ,zhao chu shu ju ku zhong ju you xiang shi wen li te zheng de han feng tu xiang ,jie ge SIFTsuan fa jian ce han feng shi fou yi cun zai 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自河南大学的史潇婉，发表于刊物河南大学2019-09-20论文，是一篇关于焊缝图像论文,造假检测论文,算法论文,算法论文,纹理特征论文,河南大学2019-09-20论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自河南大学2019-09-20论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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