【摘 要】
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随着工业技术的发展,无损检测技术的发展备受关注.其中X射线检测技术因其适应性广、成本低等特点成为当前无损检测的重要手段之一.然而传统X射线检测图像对比度低、噪声大等问题,使得缺陷检测精度较低.提高X射线图像的对比度和分割效率是当前的研究热点.本文基于数字图像处理技术对X射线图像裂纹缺陷检测进行研究,主要分为焊缝区域提取、焊缝图像增强与裂纹缺陷分割、缺陷分类三个方面:（1）X射线图像由背景区域和焊缝
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随着工业技术的发展,无损检测技术的发展备受关注.其中X射线检测技术因其适应性广、成本低等特点成为当前无损检测的重要手段之一.然而传统X射线检测图像对比度低、噪声大等问题,使得缺陷检测精度较低.提高X射线图像的对比度和分割效率是当前的研究热点.本文基于数字图像处理技术对X射线图像裂纹缺陷检测进行研究,主要分为焊缝区域提取、焊缝图像增强与裂纹缺陷分割、缺陷分类三个方面:（1）X射线图像由背景区域和焊缝区域组成,而样品的缺陷主要存在于焊缝区域,提取焊缝区域可以解决因数据冗余导致检测时间过长的问题.采取图像二值化方法进行自动分割,根据图像的几何和代数特征确定焊缝区域,缩小图像检测范围;（2）针对焊缝图像对比度低、分割困难等问题,提出了两种焊缝图像增强方法来解决图像分割问题.一种是局部均衡化和局部方差处理方法,解决图像偏暗,边缘模糊问题,有效地增强图像对比度,改善图像的视觉效果,使输出图像具有更好的可见性,方便后续直接利用OTSU算法进行图像分割.第二种是采用了基于图像灰度变换的OTSU阈值优化算法.通过引入灰度变换函数,建立灰度变换（图像增强）与最大类间方差的关系,找到使类间方差达到最大的灰度变换函数,解决图像分割问题.为较为准确地分割出裂纹缺陷,利用形态学腐蚀法填充狭窄的间隔并消除不相关细节;（3）根据缺陷的特征和相关评定标准,实现缺陷分类.利用连通区域标记法对缺陷进行标记,提取并计算出裂纹缺陷及其它几类缺陷的几何、灰度等特征参数,并进行分类,最终实现X射线图像裂纹缺陷的自动检测.为验证该方法的可行性,分别检测了15个缺陷.检测结果表明,该方法能较为有效地对15个缺陷进行分类.
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