基于數(shù)字圖像處理的工業(yè)X光射線檢測.pdf

1、作為計算機應(yīng)用技術(shù)一個重要分支的機器視覺和圖像處理技術(shù)在很多工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛而成功的應(yīng)用，工業(yè)射線探傷檢測的分析就是其中之一。為確保工業(yè)產(chǎn)品的安全可靠性，使得企業(yè)在質(zhì)量檢驗中采用不破壞產(chǎn)品原來形狀及使用性能的無損檢測技術(shù)。
　　X光射線檢測在無損檢測技術(shù)中的應(yīng)用約占40％，可見射線檢測占有十分重要的地位。傳統(tǒng)的X光射線檢測基于膠片成像和人工測評，這種方法存在人為客觀因素影響大、效率低、對膠片損傷大等特點；同時膠片成像也有著很多缺

2、點，如不能滿足實時成像、檢測與評估的要求、成本過高以及圖像管理不便等。設(shè)計出一個相應(yīng)的X光射線缺陷圖像處理軟件平臺就變得十分必要。本文著重對缺陷的數(shù)字化圖像處理的算法進行了研究，為圖像處理軟件平臺的開發(fā)打下了基礎(chǔ)。
　　論文分析了X光射線檢測數(shù)字化圖像的質(zhì)量影響因素，研究分析了在數(shù)字化過程中影響圖片質(zhì)量的因素；在數(shù)字圖像的獲取與儲存方面，重點分析了各種圖片格式的優(yōu)劣點，確定了較優(yōu)的圖片儲存格式。
　　本文研究了缺陷圖像的預(yù)處

3、理和缺陷分割提取技術(shù)。在圖像預(yù)處理方面，采用圖像平滑以及中值濾波技術(shù)去除 X射線檢測圖像噪聲，同時引入非線性灰度變換以及模糊增強技術(shù)增強圖像對比度，取得較好效果；在缺陷的分割方面，闡述了邊緣分割算法的核心思想和常用方法后，介紹了一些改進的算法，其中重點研究了基于多尺度小波和基于形態(tài)學(xué)的算法。實驗表明前一種方法對多尺度的缺陷能分別實現(xiàn)檢出，效果相對于單純的邊緣檢測來的明顯；而后一種算法對消除噪聲淹沒和過分割有比較明顯作用，該算法對抵抗噪聲