超聲TOFD圖像缺陷檢測(cè)配準(zhǔn)方法研究.pdf

1、超聲TOFD技術(shù)在對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，具有檢測(cè)效率高，魯棒性強(qiáng)，定位準(zhǔn)確，更為直觀等優(yōu)點(diǎn)。但同時(shí)超聲TOFD圖像容易受噪聲的影響，導(dǎo)致圖像信噪比低，不利于后期的缺陷識(shí)別。因此需要運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)采集的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
　　本論文首先詳細(xì)介紹了TOFD技術(shù)原理、圖像顯示原理和數(shù)學(xué)計(jì)算模型，然后運(yùn)用TOFD實(shí)驗(yàn)裝置獲取了一系列的TOFD原始圖像，將這些原始數(shù)據(jù)用于圖像配準(zhǔn)工作。論文還介紹了圖像配準(zhǔn)原理以及常用的三種方法，分析了三種方法

2、的優(yōu)劣勢(shì)與適用的圖像類(lèi)型。采用局部相位相關(guān)的算法，對(duì)TOFD圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，從相關(guān)度，信噪比，方差三個(gè)方面分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證了算法的可行性，實(shí)現(xiàn)了圖像的亞像素精度配準(zhǔn)。
　　此外，將TOFD圖像與SIFT算法相結(jié)合，運(yùn)用SIFT的方法配準(zhǔn)。由于傳統(tǒng)SIFT算法配準(zhǔn)時(shí)，固定閾值不能適用所有的圖像，本文運(yùn)用自適應(yīng)閾值的方法，檢測(cè)圖像中的特征點(diǎn)，通過(guò)RANSAC對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，保證匹配的正確率，簡(jiǎn)化了計(jì)算量，增強(qiáng)了SIFT算法的魯棒性

3、與精度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證隨機(jī)抽樣一致（RANSAC）近似計(jì)算重復(fù)率是可靠的，可以通過(guò)重復(fù)率來(lái)衡量TOFD圖像匹配程度，重復(fù)率越大則匹配越準(zhǔn)確，閾值參數(shù)更合理;反之，則匹配不準(zhǔn)確，閾值參數(shù)沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)。
　　最后，為了獲取缺陷的信息，將SIFT配準(zhǔn)后的圖像運(yùn)用Canny檢測(cè)算子進(jìn)行缺陷檢測(cè)，在對(duì)缺陷的提取與識(shí)別中，選取不同的閾值參數(shù)，調(diào)整缺陷的提取數(shù)量，保證每一個(gè)缺陷被檢測(cè)出。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能很好地將缺陷進(jìn)行識(shí)別，并得到一系列的缺陷信