【摘 要】
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在现有的X射线数字图像自动识别方法中,多采用对单幅数字图像进行孤立评判的方法.在这种方法中,由于阈值选取难以最优化,因而存在一定的误判率.为了解决这一问题,提出了一种X射线数字图像自动识别新方法.该方法将识别过程分为两步:①缺陷提取.运用数学形态学的开运算模拟出试件X射线原始数字图像的背景图像,将原始图像与背景图像相减得到差值图像,再选取一定的阈值进行缺陷分割,得到试件上潜在缺陷(真缺陷和伪缺陷的
【机 构】
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北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京,100083
【出 处】
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第九届全国无损检测新技术学术研讨会
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在现有的X射线数字图像自动识别方法中,多采用对单幅数字图像进行孤立评判的方法.在这种方法中,由于阈值选取难以最优化,因而存在一定的误判率.为了解决这一问题,提出了一种X射线数字图像自动识别新方法.该方法将识别过程分为两步:①缺陷提取.运用数学形态学的开运算模拟出试件X射线原始数字图像的背景图像,将原始图像与背景图像相减得到差值图像,再选取一定的阈值进行缺陷分割,得到试件上潜在缺陷(真缺陷和伪缺陷的统称)的影像.②缺陷跟踪.旋转试件,获得不同方向X射线照射下的试件数字图像.由于不同方向X射线投影下的真缺陷之间满足一定的几何关系,运用立体视觉中的算法,可以跟踪得到真缺陷,并剔除伪缺陷.试验结果表明,该方法可有效降低缺陷误判率,是识别真缺陷去除伪缺陷的高效方法.
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