管道环焊缝X射线图像序列实时增强技术研究

目的 对管道环焊缝X射线图像序列进行实时增强。方法 采用斜透射方法照射管道，采用直方图均衡、中值滤波、基于块匹配的多帧累加技术处理图像。结果 这些方法提高了图像的对比度并在一定程序上消除图像的噪声，改善了图像的质量。结论 本文提出的斜透射方法及基于块匹配的多帧累加技术在实际应用中取得了良好的效果。     

基于区域对比度的图像显著性检测算法研究

图像的显著性在计算机视觉领域占据重要的地位,广泛应用于目标识别、图像分割、自适应图像压缩等图像处理技术。本文提出了一种基于图像对比度的显著性检测方法。我们的算法基于生理学研究的人类视觉规律和特征。首先我们考虑图像的局部对比度提取图像中具有显著对比度值得区域,然后我们对图像区域进行整体计算,统计图像的整体特征,最后我们用多尺度及空间因素对算法进行了优化。在公开数据集的实验结果表明,我们算法对于自然图像能够取得较好效果。     

基于模糊熵的X射线图像局部对比度拉伸增强算法

在基于X射线的工件缺陷检测中,X射线图像往往存在亮度低、对比度低的问题。传统的局部对比度拉伸方法在增强图像的同时,容易引入噪音和光晕效应。针对此问题,提出了一种基于模糊熵的X射线图像局部对比度拉伸增强算法,该算法通过引入图像模糊熵来控制局部区域的对比度拉伸,使图像均匀区域和边缘区域得到了不同程度的对比度拉伸。实验结果表明,该算法在增强图像细节的同时对噪声和边缘光晕现象进行了削弱,增强了图像的整体质量。     

利用图像对比度进行显著目标检测

为了对复杂自然场景中各类显著目标进行准确的检测,提出了一种基于图像对比度的检测方法。首先利用全局对比度算子对图像进行检测得到全局对比度显著图,再利用局部对比度算子进行检测得到局部对比度显著图,对局部对比度显著图再做边缘处理和形态学膨胀,然后用全局对比度算子对其紧凑化得到最后的局部对比度显著图。融合全局和局部对比度显著图并加入一定的先验知识得到最后的显著目标图。实验表明该方法性能超过了现有大多数显著目标检测方法。     

管道环焊缝X射线图像序列实时增强技术研究

目的　对管道环焊缝 X射线图像序列进行实时增强 .方法　采用斜透射方法照射管道 ,采用直方图均衡、中值滤波、基于块匹配的多帧累加技术处理图像 .结果　这些方法提高了图像的对比度并在一定程度上消除了图像的噪声 ,改善了图像的质量 .结论　本文提出的斜透射方法及基于块匹配的多帧累加技术在实际应用中取得了良好的效果     

一种基于形态学的X射线数字图像焊缝边缘检测方法

在分析X射线数字图像本身的特点之后,提出利用多尺度形态学梯度算子来获得梯度图像,并通过迭代阈值分割算法,获取原图像边缘的方法。实验证明这是一种检测X射线数字图像焊缝边缘的有效方法。     

基于VGG网络的焊缝缺陷识别技术在UOE钢管生产应用初探

针对钢管焊缝缺陷自动识别的需要,提出了基于卷积神经网络的焊接缺陷特征自动提取算法,并对现有的LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogleNet等经典网络模型进行试验验证,得出在同等条件下VGG-16网络模型更适合钢管焊缝缺陷类型识别.随后在VGG-16经典模型基础上设计了一种适用于钢管焊缝图像缺陷识别的模型,...     

结合基元对比度与边界先验的显著性区域检测

研究了对完成计算机视觉任务有重要作用的视觉显著性检测,考虑到单纯依靠对比度计算进行显著性检测具有一定的局限性,提出了一种结合基元对比度与边界先验信息的显著性区域检测算法。该算法通过Mean-Shift分割构造图像基元结构,以图像基元为基础,利用图像颜色和亮度两种特征获得基元对比度显著图,再利用图像边界先验条件得到边界显著图;为了突出显著性目标,采用一种新的融合方式将以上检测结果进行融合,最后对显著图像进行多尺度增强操作,以获得更加高质量的显著性图。在国际公开数据集上的实验表明,该算法与现有的较成熟的方法相比,基本符合人眼的主观判断,具有较高的精度召回率。     

基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法

一般的数字图像存在噪声大、对比度低、边缘模糊等缺陷.为了有效地增强图像的模糊对比度,以满足后续的识别与检测要求,提出了一种基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法.在模糊域内,根据邻域窗口灰阶熵值的大小,合理选取阈值,对阈值两侧的图像像素点进行不同程度的对比度增强处理,实现局部特征的增强.实验结果表明,该方法不仅增强了图像的整体对比度,而且有效地丰富了目标图像的细节信息,并抑制了噪声的放大.     

钢箱梁桥焊缝的无损检测技术

综述钢箱梁桥在制造和安装过程中,腹板、顶板、底板的对接焊缝射线检测和超声波检测技术,腹板与顶板、底板的连接角焊缝的超声波检测技术。介绍了钢箱梁桥焊缝超声波探伤灵敏度调试方法,以及缺陷的判定。     

锈蚀管道的 X 射线图像预处理方法

目的 研究X射线管道锈蚀图像的预处理。方法 比较了均匀钢板图像、标准管理图像与实际管道图像的特征。结果 所用成像系统的渐晕中心与转换屏中心不对正,且转换屏存在固有缺陷。结论 屏上的固有缺陷、渐晕中心与转换屏的相对位置等都会影响锈蚀的准确量化。     

保持色调的形态学高帽彩色图像对比度增强

保持色调不变,是增强彩色图像对比度需要遵循的一项原则。RGB颜色空间三个通道高度相关,在RGB颜色空间增强图像对比度时保持色调不变比较困难。本文提出了一种在RGB颜色空间增强图像对比度的算法,并证明其能够保持被增强图像的色调不变,实验结果表明增强后的图像对比度改变明显,清晰度比原图像有了较大提高。     

对射线检测基础理论中“被检体对比度”的分析与推导

在射线检测技术中,作为理论基础之一的"被检体对比度"的公式中的算术符号存在问题,现有的资料对其描述存在疏忽和遗漏,使得学者对射线检测技术的理解产生一定困难.通过分析与数学推导"被检体对比度"的理论公式,明确X射线的波动性与粒子性引出的射线强度与射线能量的概念,对公式中符号的意义进行阐述,修正了公式的内容.     

基于增强型YOLO网络的射线探伤钢管焊缝缺陷实时检测模型

由于生产工艺条件的限制,钢管焊缝表面缺陷具有多样复杂的特征,不同产线生产的焊管焊缝缺陷往往具有不同的特征.因此,焊管表面缺陷检测算法应具有良好的泛化性能.本文针对钢管焊缝缺陷的检测,建立了16种类型的钢管焊缝缺陷数据集,并对数据集进行了扩充,以减少过拟合.文中改进了(YOLO-v5)网络由29个卷积层组成,为钢管焊缝缺...     

焊缝跟踪过程传感与信号处理技术的研究进展

焊接自动化是21世纪焊接技术迈向"数字化"、"智能化"的重要途径。在焊接自动化的实现过程中,对焊缝进行自动、快速、准确地跟踪是其中的关键技术。在自动化焊接技术诞生之前,传统的焊接操作主要靠人工来完成。然而,人工进行焊接监视跟踪的工作有两方面的缺点,一方面焊接工作的恶劣环境会对焊接工人的身体健康造成一定的损害,另一方面还会由于焊工长时间工作疲劳而影响焊接质量。现代的焊缝跟踪技术逐渐地脱离了人为的干涉,越来越多地转向了由信号传感到计算机处理再到机构执行的全自动焊接过程。传感器相当于焊缝跟踪系统的"感官器官",系统完全依靠传感器来感知外界焊接环境,判断焊枪与焊缝的相对位置。同时,焊接环境常常伴随着各种噪声、飞溅、高频辐射等的干扰,会明显地影响传感器所采集的信号,甚至会使得计算机对焊缝位置产生错误的判断。因此,要想得到比较理想的数据信息,采取合适的焊接传感方式并对所采集的信号进行准确快速处理成为焊缝跟踪的迫切需要。焊缝跟踪传感器总体上可分为两大类:直接式传感器(即电弧传感器)和间接式传感器。近年来,这两类传感器都有一定的发展,如磁控电弧传感器的应用为焊缝跟踪提供了新的研究方向,间接式视觉传感器正在向小型化和简单化的方向发展。与此同时,多传感器信息融合技术的出现为克服单一传感器准确性的不足提供了新的可能性。而信号处理技术可以提高信号的信噪比,为获得准确的焊缝位置信息奠定基础。其中,电信号滤波技术正由单纯的硬件滤波逐步向软件滤波和硬件软件结合滤波的方法转变;而对于图像处理技术,图像的抗干扰能力得到进一步提高,但是还需在焊缝识别的准确性、实时性和可靠性方面继续深入研究。本文系统介绍了焊缝跟踪过程中所用到的各种传感方式,并着重介绍了主流的电弧传感器和视觉传感器的详细分类与各自的特点。同时,本文总结了电弧传感中关键的电信号滤波技术以及视觉传感必不可少的图像处理技术的发展现状,并对焊缝跟踪未来的研究方向提出了建议。     

基于感兴趣区域的图像检索方法

为了弥补全局特征在描述图像内容上的不足，近年来许多研究者提出了基于区域的图像表示和检索方法。本文提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法，根据认知心理学中选取注视焦点的模型来提取感兴趣区域，利用感兴趣区域的视觉特征和位置关系进行图像检索。该方法既利用了区域的局部特征，又考虑了区域在重要程度上的差别。在60000幅通用图像库上的实验结果表明，这种方法的检索效率要好于现有的基于区域的方法，而义对查询图像的噪声等扰动具有鲁棒性。     

图像对比度增强的非线性变换法

对原始图像用所提出的判据判断图像的对比度类型,针对不同类型直接确定灰度变换参数,实现图像全局对比度增强。再对图像进行离散平稳小波变换,利用所提出的非线性增强方法分别对各个分解层的高频子带进行细节增强。实验表明,提出的方法在有效提高图像整体对比度的同时,又能突出图像中目标的细节部分信息。     

基于小波变换与反锐化掩模的图像对比度增强

针对传统空间域图像对比度增强算法存在灰度级空间分配不合理和噪声敏感的问题,基于图像的局部细节信息分析,提出了一种新的基于小波变换和反锐化掩模(UM)的图像对比度增强算法.该算法以小波变换作为工具,运用反锐化掩模的思想,计算出代表局部细节信息且同时考虑了图像中的噪声信息的统计量,然后将这一新的统计量作为重新分配灰度级空间...     

X射线扫描检测技术在环焊缝检测中的应用与分析

针对在利用X射线扫描检测技术检测环焊缝时确定技术参数难的问题,分析了运动不清晰度的产生原因以及曝光量的变化,提出了相应的理论公式及影响因素。然后运用几何光学的原理以及底片质量的影响因素确定了窗口宽度w的大小,以此为基础,运用于射线检测工作中,得到了符合国家标准相关规定的底片,验证了推理过程的正确性。     

基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法

目的 针对目前大多数焊接缺陷自动特征提取方法存在的准确度较低的问题,研究满足准确度要求的X射线图像中焊接缺陷特征提取方法。方法 对图像进行增强去噪预处理后,在初步确定焊缝区域的基础上,根据焊缝图像列灰度值曲线梯度特性,设计基于灰度值梯度的焊缝边界精确提取算法;以提取得到的焊缝精确边界为初始轮廓,提出基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法。结果 基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法能够有效地提取气孔、夹渣、未熔合和未焊透等缺陷特征,准确率达到94.6%。结论 所提方法克服了原始焊缝X射线图像质量较差、背景复杂的问题,能够精确提取焊缝区域边界,并准确地对各种焊接缺陷进行特征提取,具有较强的适应性和实用性。