船舶焊接是保证船舶密性和强度的关键,是保证船舶质量的关键,是保证船舶安全航行和作业的重要条件。如果焊接存在着缺陷,就有可能造成结构断裂、渗漏,甚至引起船舶沉没。因此在对船舶进行检验的过程中,对焊缝的检验尤为重要。船舶焊缝检测常用X射线照相法,此法产生了大量的胶片,如果用人工评定检测,工作量大,效率较低,而且缺陷分析受评定人员的技术素质、经验以及外界条件的影响,结果往往会因人而异。计算机辅助评片大大减轻了评片人员的工作量,提高工作效率,使评片过程更加客观化、科学化和规范化。但是,由于焊缝图像在输入计算机时噪声过多、缺陷边缘模糊和对比度低等缺点,给缺陷信息的正确提取、分割和识别带来了很大的困难。本文在对此领域国内外发展状况进行分析的基础上,通过对各种缺陷图像处理方法的尝试,深入研究了焊缝缺陷识别系统的相关理论和关键技术,将特征不变矩提取技术和神经网络方法应用到了船舶焊缝缺陷识别中。本文的主要工作如下:(1)研究CCD成像和采集卡的基本原理,设计了底片采集的硬件系统,经实验验证,图像满足评片要求。同时利用图像数据库技术,完成了图像存储、图像删除、图像检索和图像打印等功能。(2)研究了图像预处理、图像分割和边缘检测等算法,经实验对比,提出了船舶焊缝图像处理算法流程,提出了基于数字减影的焊缝缺陷提取方法,为特征提取和缺陷识别打下基础。(3)研究焊缝常见缺陷分类与分级,并应用特征不变矩方法提取焊缝缺陷的特征不变矩参数,同时结合缺陷形状特征参数,为缺陷识别提供依据。(4)研究基于神经网络的分类方法,并根据焊缝缺陷的实际情况,设计了神经网络分类器。经实验验证,可以分出裂纹缺陷、气孔缺陷、夹渣缺陷、根部未焊透缺陷和未熔合缺陷,基本达到了计算机辅助评片的要求。(5)根据中国船级社2008年10月1日颁布的《船舶焊接检验指南》(指导性文件),实现了船舶焊缝等级评定和船舶焊缝无损检测数据管理的功能。