基于數(shù)字圖像處理的工業(yè)X光射線檢測(cè).pdf

1、作為計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)一個(gè)重要分支的機(jī)器視覺(jué)和圖像處理技術(shù)在很多工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛而成功的應(yīng)用，工業(yè)射線探傷檢測(cè)的分析就是其中之一。為確保工業(yè)產(chǎn)品的安全可靠性，使得企業(yè)在質(zhì)量檢驗(yàn)中采用不破壞產(chǎn)品原來(lái)形狀及使用性能的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。
　　X光射線檢測(cè)在無(wú)損檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用約占40％，可見(jiàn)射線檢測(cè)占有十分重要的地位。傳統(tǒng)的X光射線檢測(cè)基于膠片成像和人工測(cè)評(píng)，這種方法存在人為客觀因素影響大、效率低、對(duì)膠片損傷大等特點(diǎn)；同時(shí)膠片成像也有著很多缺

2、點(diǎn)，如不能滿足實(shí)時(shí)成像、檢測(cè)與評(píng)估的要求、成本過(guò)高以及圖像管理不便等。設(shè)計(jì)出一個(gè)相應(yīng)的X光射線缺陷圖像處理軟件平臺(tái)就變得十分必要。本文著重對(duì)缺陷的數(shù)字化圖像處理的算法進(jìn)行了研究，為圖像處理軟件平臺(tái)的開(kāi)發(fā)打下了基礎(chǔ)。
　　論文分析了X光射線檢測(cè)數(shù)字化圖像的質(zhì)量影響因素，研究分析了在數(shù)字化過(guò)程中影響圖片質(zhì)量的因素；在數(shù)字圖像的獲取與儲(chǔ)存方面，重點(diǎn)分析了各種圖片格式的優(yōu)劣點(diǎn)，確定了較優(yōu)的圖片儲(chǔ)存格式。
　　本文研究了缺陷圖像的預(yù)處

3、理和缺陷分割提取技術(shù)。在圖像預(yù)處理方面，采用圖像平滑以及中值濾波技術(shù)去除 X射線檢測(cè)圖像噪聲，同時(shí)引入非線性灰度變換以及模糊增強(qiáng)技術(shù)增強(qiáng)圖像對(duì)比度，取得較好效果；在缺陷的分割方面，闡述了邊緣分割算法的核心思想和常用方法后，介紹了一些改進(jìn)的算法，其中重點(diǎn)研究了基于多尺度小波和基于形態(tài)學(xué)的算法。實(shí)驗(yàn)表明前一種方法對(duì)多尺度的缺陷能分別實(shí)現(xiàn)檢出，效果相對(duì)于單純的邊緣檢測(cè)來(lái)的明顯；而后一種算法對(duì)消除噪聲淹沒(méi)和過(guò)分割有比較明顯作用，該算法對(duì)抵抗噪聲