基于圖像信息的金屬板缺陷特征提取方法研究.pdf

1、金屬板是交通運(yùn)輸、工業(yè)生產(chǎn)、原料容器等的基本材料，在國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要性不言而喻。隨著金屬板在役年限的增加，金屬板在自然環(huán)境中被腐蝕，會(huì)產(chǎn)生很多腐蝕缺陷，再加上金屬板的老化等原因，金屬板會(huì)面臨事故多發(fā)期，其安全性面臨威脅。因此，對(duì)金屬板進(jìn)行無損探傷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)金屬板的缺陷狀況、對(duì)金屬板壽命做出評(píng)價(jià)和提出維護(hù)建議，是非常必要的，具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益?？梢?，基于圖像信息的金屬板缺陷特征提取具有極其重要的意義。
　　金屬板漏磁

2、圖像在數(shù)據(jù)采集時(shí)由于傳感器、電磁干擾等原因會(huì)產(chǎn)生噪聲多、圖像邊緣模糊、圖像對(duì)比度低的問題。為了準(zhǔn)確的獲取缺陷特征信息，文中提出了相應(yīng)的圖像預(yù)處理方法，通過使用圖像去噪和圖像增強(qiáng)方法提高金屬板漏磁圖像質(zhì)量，并通過圖像閾值二值化缺陷提取方法提取出金屬板缺陷區(qū)域。最后，通過仿真驗(yàn)證了管道漏磁圖像預(yù)處理方法的可行性。
　　金屬板漏磁圖像的缺陷邊緣檢測(cè)是缺陷特征提取的關(guān)鍵一步，針對(duì)這個(gè)問題文中對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了仿真和分析，但是傳統(tǒng)方

3、法的效果不是很理想。因此，本文提出了基于PCA的缺陷邊緣檢測(cè)算法。在金屬板漏磁圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，用PCA缺陷邊緣算法提取出缺陷區(qū)域和缺陷邊緣，然后針對(duì)缺陷邊緣較寬，坐標(biāo)點(diǎn)多等特點(diǎn)對(duì)邊緣細(xì)化。最后，利用八連通鏈碼法對(duì)缺陷標(biāo)號(hào)，并保存缺陷邊緣的坐標(biāo)信息。通過仿真達(dá)到了金屬板缺陷圖像邊緣確定和邊緣信息提取的目的。
　　為了識(shí)別和描述缺陷的幾何特征信息，文中定義了常用的缺陷幾何特征參數(shù)，并推導(dǎo)了幾何特征參數(shù)的計(jì)算公式。根據(jù)缺陷邊緣的鏈碼