工業(yè)CT圖像弱邊緣檢測(cè)方法研究.pdf

1、CT技術(shù)作為一種先進(jìn)的無損檢測(cè)手段，廣泛應(yīng)用于航空、石油、機(jī)械、汽車、采礦等領(lǐng)域。在工程實(shí)際中由于某些被工件內(nèi)部缺陷性質(zhì)決定了沒有清晰的邊緣，如鑄件氣孔、疏松等，或者因?yàn)楸粶y(cè)工件在進(jìn)行CT掃描時(shí)，表面與掃描斷層平面不垂直等因素，加上CT斷層掃描圖像的容積效應(yīng)，造成CT圖像邊緣的灰度有較寬的過渡區(qū)，形成了所謂的漸變邊緣或稱弱邊緣。弱邊緣檢測(cè)是CT圖像分割和檢測(cè)的難題之一。本文以工業(yè)CT圖像的“弱邊緣”檢測(cè)為研究內(nèi)容，認(rèn)真分析了主流圖像分割

2、方法的優(yōu)缺點(diǎn)及各自的適用范圍，根據(jù)對(duì)象的特點(diǎn)，重點(diǎn)研究了基于分水嶺的圖像分割方法并應(yīng)用于CT圖像的弱邊緣檢測(cè)中。主要工作如下：
　　 第一，針對(duì)分水嶺的“過分割”問題，使用形態(tài)學(xué)開-閉重建運(yùn)算對(duì)原圖像進(jìn)行濾波，去除比結(jié)構(gòu)元素小的高灰度和低灰度細(xì)節(jié)，并保證原圖像的邊緣信息不會(huì)偏移或丟失，實(shí)驗(yàn)證明，經(jīng)過濾波后的圖像再使用基于分水嶺的分割方法，不會(huì)出現(xiàn)“過分割”現(xiàn)象。
　　 第二，分析了容積效應(yīng)的成因和對(duì)圖像邊緣的影響，針對(duì)兩

3、種由于CT系統(tǒng)特有的容積效應(yīng)而產(chǎn)生CT圖像弱邊緣的典型工件圓錐和球體，進(jìn)行了實(shí)際的測(cè)量和分析，驗(yàn)證了采用基于形態(tài)學(xué)開-閉重建運(yùn)算和分水嶺的圖像分割方法之后對(duì)圖像邊緣進(jìn)行最小二乘擬合，可使邊緣檢測(cè)精度達(dá)到亞像素級(jí)。同時(shí)根據(jù)分割結(jié)果對(duì)容積效應(yīng)和切片厚度、工件軸向邊緣曲線斜率和檢測(cè)誤差之間的關(guān)系進(jìn)行了定性的分析。
　　 第三，在分析了目前常用的缺陷檢測(cè)方法和工業(yè)CT圖像噪聲之后，針對(duì)CT圖像中噪聲和缺陷的特點(diǎn)，應(yīng)用形態(tài)學(xué)開-閉重建運(yùn)算

4、實(shí)現(xiàn)圖像的去噪，較好地保持了原圖像中缺陷的基本形狀特性和缺陷的邊緣信息，使處理后的圖像邊緣不會(huì)發(fā)生偏移；使用基于分水嶺的圖像分割方法，進(jìn)行了缺陷區(qū)域填充，缺陷區(qū)域被全部提取出來；最后將分割結(jié)果和目前常用的四種方法得到結(jié)果進(jìn)行了比較，表明本文所采用的算法在缺陷區(qū)域的弱邊緣提取方面有較大的優(yōu)勢(shì)。
　　 綜上所述，本文對(duì)基于分水嶺的圖像分割方法做了比較系統(tǒng)的研究，并成功地將該方法應(yīng)用于工業(yè)CT圖像的弱邊緣檢測(cè)中，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)邊緣提取的精