一种焊缝X射线数字图像的缺陷提取算法

准确提取焊缝X射线图像中的缺陷是图像自动识别的主要问题。针对这一难题,提出了一种以邻域灰度平方差变换为基础,结合灰度级形态学重构和边缘检测,辅之边缘保持滤波和已标注连接分量图像融合的缺陷提取新算法。该方法能可靠地提取出低对比度X射线数字图像中的焊缝缺陷部分。     

焊缝X射线数字图像的圆形缺陷识别计数方法

采用平滑操作,消除源图像噪声。通过直方图阈值处理,将数字图像二值化。利用梯度信息修正算法进行边缘检测,并用腐蚀和膨胀凸显气孔边缘特征信息,通过细化算法来抽取圆形缺陷图像的骨架。采用中心点标注统计圆形缺陷的数量并计算其平均尺寸。结果表明,基于Visualc＋＋程序设计算法得到的圆形缺陷轮廓清晰,数量统计准确。     

基于信息熵的X射线弹药图像自适应局部模糊增强

针对X射线弹药图像对比度较低、缺陷边缘模糊的特点,提出了一种基于信息熵的自适应局部模糊增强算法。该方法先对弹药射线图像进行动态归一化处理,并运用梯度算子获取感兴趣区域,OTSU算子自动选取最佳渡越点gc,从而得到模糊增强算子的渡越点cμ,再使用改进的隶属函数对cμ两侧的像素灰度进行模糊域的非线性处理,从而得到增强后的弹药图。试验结果表明,该算法能明显提高弹药图像的对比度,突出疵病并降低背景噪声。     

焊缝漏磁图像边缘检测算法的实现

以对接焊缝不同区域分布矩形槽缺陷的漏磁图像为对象,提出一种基于数学形态学的焊缝和缺陷的边缘提取方法。首先利用经典边缘检测算子对焊道上分布矩形槽缺陷和热影响区分布矩形槽缺陷进行边缘提取,检测结果说明了经典算子的不适用性。针对焊缝不同区域分布矩形槽缺陷漏磁图像,利用数学形态学算法,构造圆盘形结构元素进行边缘提取。结果表明:基于灰度膨胀变换的边缘检测算法,可较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现焊缝和缺陷二者的有效分离,具有一定的可行性和实用性。     

基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取方法

轮廓提取作为熔池的基本视觉形态特征,在焊接质量在线监测中起着重要作用. 文中建立了非熔化极惰性气体保护电弧焊(tungsten Inert gas welding, TIG)焊接工艺环境下的熔池视觉传感系统,采集了高质量的熔池图像. 针对TIG焊不锈钢熔池图像中弱边缘检测的难点提出了一种基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取算法(operator template matching based on edge direction guidance, OTM-EDG),算法中首先基于非线性灰度变换方法增强弱边缘. 之后利用4个方向的Sobel算子与熔池图像进行卷积操作来判断后端弱边缘的方向并计算梯度图. 最后对梯度图进行边缘连接操作以及基于数学形态学的边缘平滑操作,得到需要提取的熔池轮廓. 结果表明,文中算法能够提取到封闭完整且定位准确的TIG焊不锈钢熔池轮廓. 在实际焊接环境中具有较高的鲁棒性,有效解决了熔池区域弱边缘难以准确检测的问题.     

基于数学形态学的熔池图像处理

建立了用于气体保护钨极电弧焊(GTAW)的CCD视觉传感系统.在一定的工艺条件下,通过视觉传感器采集较为清晰的焊接熔池图像.选择包括熔池的区域为处理区域,对该区域进行中值滤波,用数学形态学中的高-低帽变换增强熔池图像的对比度.然后对图像进行二值化处理,用基本数学形态学的腐蚀、膨胀、开启、闭合对图像进行处理,用边缘检测算子提取熔池边缘并细化,获得了比较好的效果.     

一种改进的梯度算法在高炉泡沫渣边缘检测中的应用

提出了一种改进的梯度边缘检测算法。该算法对目标与背景灰度值不同差值的泡沫渣图像均能容易而准确地进行边界提取，通过与传统的边缘检测算法的实验结果比较表明，利用该梯度算子提取泡沫渣边缘具有更好的抗干扰性和适应性，对在工业现场实现计算机自动检测泡沫渣高度具有指导意义。     

焊缝X射线检测及其结果的评判方法综述

分析了焊缝X射线检测方法的现状，指出了目前存在的主要问题；介绍了焊缝X射线检测结果的人工评定和计算机辅助评定方法，论述了国内外焊缝X射线检测结果计算机辅助识别的研究现状，研究结果表明，X射线数字实时成像技术是焊缝射线检测的发展方向，焊缝射线数字图像的计算机自动分析与识别技术是射线实时成像技术成功应用的基础。     

基于Canny边缘检测算子和去除小物体算法的熔池图像处理

采用基于Canny边缘检测算子和形态学去除小物体算法提出了一种新的熔池图像处理算法．首先对熔池的图像所具有的一些特性进行分析，然后对图像分别做中值滤波，二值化，边缘检测，和去除小物体处理。实验结果表明，该方法能够比较有效地得出熔池图像的边缘。     

基于多结构元素形态学的射线焊缝缺陷检测方法

针对射线探伤中采集的焊缝图像存在对比度低,噪声干扰及边界模糊等特点,提出了一种基于多结构元素形态学的射线焊接图像缺陷边缘检测方法。在对原始射线焊接图像进行预处理、焊道提取后,选取了多尺度多结构元素,运用灰度形态学方法对焊接图像进行缺陷边缘检测与提取。试验结果表明,对比传统的边缘检测算法,该方法能有效提取图像中的焊接缺陷边缘,且其连续性和完整性较好。     

采用小波分析的水下药芯焊接焊缝图像边缘检测技术

由于传统的边缘检测算子如梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子等对噪声敏感，采用了Bubble函数过零点检测来提取焊缝图像边缘的小波多尺度方法。通过调整尺度参数σ的值，得到焊缝边缘提取效果最好的σ的范围是：0．4≤σ≤0．6，有效降低了噪声，同时又较好地保特了焊缝边缘细节。在水下药芯焊接焊缝边缘检测中获得较好的效果。     

灰度形态学在焊缝图像处理中的应用

寻求一种快速、有效的焊缝图像处理方法，是基于视觉传感的焊缝跟踪系统的关键技术之一。在分析灰度形态学膨胀、腐蚀、开和闭四种基本运算对图像的处理效果的基础上，将灰度形态学引入焊缝图像处理中。研究一种焊缝图像处理新方法，根据视觉传感器获取的焊缝图像的形态特征，选择合适的结构元素，对焊缝图像进行多种形态学运算，提取出焊缝、检测出焊缝边缘和焊缝中心位置，作为焊缝跟踪系统的控制量。试验结果表明，该方法效果良好，完全满足焊缝跟踪系统实时性要求，能有效地提高焊缝跟踪精度。     

数字图像边缘的快速提取算法研究

在机器视觉测量系统中,图像边缘提取是进行后续坐标计算的必要前提,为了提高图像边缘提取的速度与精度,提出一种新的数字图像边缘提取算法。用高斯滤波对图像进行平滑处理,根据八邻域的位置关系,经过灰度值的比较确定图像边缘。通过与常用的边缘检测算子Sobel算子和Canny算子的边缘提取效果的实验比较,该算法运算量小,速度快,且能直接提取出图像连续的单像素边缘,优于传统的图像边缘提取算法,实用性强。     

动力电芯X射线图像边缘检测算法的应用

在动力电芯检测中,大量应用X射线图像边缘检测技术,且在X射线检测技术中该技术起着关键性作用。针对动力电芯X射线图像的边缘检测技术做了深入分析与研究,结合X射线成像特征,提出了十邻域边缘检测算法,解决了传统边缘检测算法提取锂电芯X射线图像时边缘不连续的问题。根据大量检测数据得知,X射线图像的边缘算法能准确地从较复杂的噪声图像中提取有效的边缘信息,并最大限度地抑制了伪边缘的产生。     

基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测

熔池图像的边缘提取是实现焊接自动化的关键环节。本文提出采用多尺度多结构的形态学算子对熔池图像进行处理。运用matlab软件进行边缘提取并进行结果验证,同时将其与传统的边缘检测算子及采用不同结构元素的形态学算子进行对比。结果表明,该算子不仅能够提取完整的边缘,而且实现了边缘精准定位和去噪能力的最佳融合。     

图像形态学在初始焊接位置检测中的应用

将图像形态学引入直焊缝的初始焊接位置检测过程中,首先采用结构小巧的CCD摄像机采集直焊缝图像,借助腐蚀边缘检测算子的图像形态学算法进行边缘检测,在保留图像关键信息的同时有效的滤除了其它干扰,然后选择多方向线性结构元素利用形态学处理算法进行方向滤波,最后配合Hough变换得到初始焊位点坐标.该算法直观简便快速,自适应性强,处理精度较高,且对于焊缝边缘的大多数干扰鲁棒性强,满足实际工作需要,为完成整个初始焊位导引过程奠定基础.     

X射线数字成像在压力管道检测中的应用

特燃承压设备常年在恶劣环境下运行,容易发生腐蚀穿孔和泄漏事故。介绍了数字成像射线检测技术的基本原理和特点,以及腐蚀缺陷的X射线数字检测试验对比结果,研究了腐蚀缺陷X射线数字成像检测方法。通过大量管道现场检测实例表明:X射线数字检测方法既能检测承压设备焊接接头的缺陷,也可对特燃管道表面的腐蚀情况进行快速抽查,是承压设备焊接缺陷和腐蚀情况巡查的有效检测手段。     

改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测北大核心

针对传统Canny算子在复杂工件边缘检测中存在识别相似度低,工件边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进K-means算法的自适应Canny算子工件边缘检测技术。首先,进行相关复杂工件的形态学预处理操作,通过改进K-means算法进行分割与融合图像;其次,改进Canny算子的梯度方向与自适应度,Otsu阈值分割处理,使用最小二乘法拟合工件孔洞锯齿边界;最后,将得到的边缘结果与传统Canny算子图像进行对比,结果表明改进后图像的峰值信噪比(PSNR)与相似度(SSIM)有所提升。实现了复杂相似工件的自适应边缘检测,为算法结合图像边缘处理技术提供了一定的参考价值。     

数字射线图像缺陷的Canny算子边缘检测

研究射线检测中缺陷影像频域增强处理后的Canny算子边缘检测处理。使用Matlab7实现处理流程,对处理结果进行了分析。采用双阈值方法,通过滞后阈值化处理,可对Canny算子边缘检测的处理结果进行优化以提高可视性。实验证实,Canny算子边缘检测处理及优化技术可获得典型缺陷影像的边缘,可视性较好。     

基于彩色图像分割的数字技术图像识别方案研究

数字图像处理技术对于艺术领域的影响越来越大,特别是图像分割技术。针对美术图像识别中的分割精度问题,提出了一种基于canny算子边缘检测和GrabCut算法的美术图像自动分割方案。首先,通过RGB模型对图像进行预处理,实现对图像进行平滑和锐化。然后,采用canny算子边缘检测对待分割图像进行平滑滤波并计算梯度值。最后,采用GrabCut算法在RGB颜色空间中进行最小化能量函数计算,并按照随机的方法将分割区域与其他区域进行合并从而构造出一张分割图。实验对比结果表明:在直接视觉和量化分析上,相比现有分割算法,提出的方案表现出更好的分割效果。