（通信与信息系统专业论文）χ射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别.pdf

摘要 x 射线无损探伤是工业检测焊接质量常用的方法之一。目前x 射线无损探伤系统主要 采用人工方式进行在线检测与分析，而人工检测存在主观标准不一致、劳动强度大等缺 点。采用计算机代替人工进行在线检测与分析，可以有效地克服人工评定中因眼睛疲劳、 经验差异而引起的漏判与误判，从而使在线检测工作客观化、规范化和智能化。 基于上述原因，本文没计并实现了套x 射线无损探伤缺陷自动检测系统，并作了 如下几个方面的研究： 1 设计并实现了x 射线无损探伤系统的硬件组成与结构，该探伤系统主要由信号 转换、图像处理以及缺陷位置信息获耿与传输三部分组成； 2 设计并实现了x 射线探伤图像l 中缺陷尺寸的自动测量及一些常用的图像处理算 法，如：狄度直方图显示、负像、伪彩色以及锐化等； 3 研究了x 射线探伤图像中噪声的来源与消除方法，并根据工业实际生产条件， 采用了相应的消噪方法； 4 在应用缺陷检测算法之前，本文采用了一种快速焊缝区域提取方法，将所关心 的焊缝区域与背景区域区分丌，从而减少了算法的运算量，缩短了算法的运算 时问： 5 深入分析和研究了各种缺陷检测方法，设计并应用了一种基于探伤图像中缺陷 附近空间特性( 空间对比度与空间方差) 的模糊缺陷检测算法。与其它缺陷检 测方法相比，该模糊缺陷检测算法有着易懂、快速、简单、灵活和稳定等特点， 通过实验室检测和工厂实际检测证明，该方法有着较低的漏判率与误判率； 6 从缺陷信息的获取、缺陷判定的标准等几个方面对缺陷的识别与判定作了详细 的讨论，并实现了缺陷的自动识别与标记。 国内x 射线无损探伤系统现主要以人工检测和工业电视静态检测为主，没有缺陷在 线自动检测功能。本文主要以缺陷自动检测与识别部分为研究重点，设计并实现的x 射 线无损探伤缺陷自动检测系统，从而填补了国内x 射线无损探伤系统中缺陷自动检测的 空白。 系统现已在中国石油天然气集团公司钢管厂正常使用达半年之久，得到了工人们的 一致好评，并取得了一定的经济效益。 关键宇：无损探伤；焊缝缺陷；自动检测；模糊算法；缺陷识别 a b s t r a c t ) ( 一r a yd e f e c td e t e c t i o ni so n eo ft h ep r i m a r ym e t h o d si nn o n - d e s t r u c t i v et e s t i n go fi n d u s t r i a lp r o d u c t s a n di sa l s ow i d e l ya p p l i e d n o w ，d e t e c t i o no fd e f e c t si nt h ew e l di ss t i l ld o n eb yh u m a ni n t e r p r e t e r t h e p r o b l e m so f t h i sp r o c e s sa r es u b j e c t i v e ，i n c o n s i s t e n t ，l a b o ri n t e n s i v ea n df a t i g u eo f i n t e r p r e t e r i ti sd e s i r a b l e t od e v e l o pa c o m p u t e r - a i d e ds y s t e mt oa s s i s th u m a ni n t e r p r e t e ri ne v a l u a t i n gt h eq u a l i t yo fw e l da n dm a k e t h eo n l i n ed e t e c t i o no b j e c t i v i t y , s t a n d a r d i z a t i o n ，i n t e l l i g e n t a st h er e a s o n sa b o v e a nx - r a yr e a l t i m ed e f e c ta u t o - d e t e c t i o ns y s t e mi sr e a l i z a t i o ni nt h i st h e s i s s o m e r e s e a r c h e sh a v eb e e nl a i no u ta sf o l l o w s ： 1 c o m p o n e n t so ft h es y s t e ma r er e a l i z e d t h es y s t e mi sm a d eu po fs i g n a lt r a n s f o r m a t i o np a r t ， i m a g ep r o c e s s i n gp a r t ，a c q u i r e m e n ta n dt r a n s p o r t & t h ep o s i t i o no f d e f e c tp a r t 。 2 。t h em e a s u r e m e n to fd e f e c ta n dt h ec o m m o ni m a g ep r o c e s s i n gm e t h o d sa r er e a l i z e d ，s u c ha s h i s t o g r a m ss h o w i n g ，i n v e r tt r a n s f o r m ，f a k e - c o l o rt r a n s f o r ma n dc u i 、et r a n s f o r m 。 3 t h en o i s eo fx * r a ys y s t e mi sr e s e a r c h e da n dt h em e t h o do fr e d u c i n gt h en o i s ei st a k e nu pd u et o t h ee n v i r o n m e n to f f a c t o r y 4 af a s tp i c k u pm e t h o do fw e l da r e ai su s e db e f o r eu s i n gt h ed e f e c td e t e c t i o na l g o r i t h m t h ew e l d a r e aa n db a c k g r o u n da r e aa r es e p a r a t e db yt h ef a s tp i c k u pm e t h o d 。s ot h eo p e r a t i o n a lt i m ea n dt h e o p e r a t i o n a lp r o c e s s i n ga r er e d u c e d 5 a f t e rd e e p l yr e s e a r c ha n da n a l y z es o m ed e f e c td e t e c t i o nm e t h o d s ，a na l g o r i t h mo ff u z z yp a t t e r n r e c o g n i t i o ni sa p p l i e d t h ea l g o r i t h mi sb a s e do ns p a t i a lc h a r a c t e r i s t i c s ( s p a t i a lv a r i a n c ea n ds p a t i a l c o n t r a s t ) n e a rt h ed e f e c t 。c o m p a r e dw i t ho t h e rd e f e c td e t e c t i o nm e t h o d s ，t h em a j o ra d v a n t a g e so f t h i sf i t z z ym e t h o da r ea sf o l l o w s ：e a s y ，f a s t ，s i m p l e ，f l e x i b l ea n ds t a b l e i ti ss h o w nt h r o u 【g h e x p e r i m e n t st h a tt h es y s t e mh a sl o w r a t eo f w r o n ge v a l u a t i o n 6 t h r o u g ht h ei n t r o d u c t i o no fa c q u i r e m e n ta n dt r a n s p o r t a t i o no fd e f e c t si n f o r m a t i o n ，t h e a u t o - r e c o g n i t i o no f d e f e c ti sr e a l i z e d 。 n o w ，t h e r ei sn or e a l - t i m ed e f e c ta u t o - d e t e c t i o ni nx - r a ys y s t e mi nd o m e s t i cf a c t o r y i nt h i st h e s i s ，d e f e c t a u t o - d e t e c t i o na n da u t o - r e c o g n i t i o ni st h ee m p h a s e so f r e s e a r c ha n di tk e e p sa h e a di nd o m e s t i cr e s e a r c h t h ex r a yr e a l t i m ed e f e c ta u t o d e t e c t i o ns y s t e mh a sb e e nu s e di nt h es t e e lp i p ef a c t o r yo fc h i n a n a t i o n a lp e t r o l e u mc o r p o r a t i o nf o rh a l f ay e a ra n dh a sa c h i e v e ds o m eb e n e f i t s 。 k e yw o r d s ：n d t ；w e l dd e f e c t s ；a u t o m a t i cd e t e c t i o n ；f u z z ya l g o r i t h m ；d e f e c tr e c o g n i t i o n x 射线无损探伤中缺陷的自动拉测与识别 0 前言 目前，焊接技术作为一种基本的工艺方法，已应用于航空、航天、舰船、桥梁、车 辆、锅炉、电机、电子、冶金、能源、石油化工、矿山机械、起重机械、建筑与国防等 各个领域与部门。由于焊接过程中各种参数的影响，焊缝中有时候不可避免地会出现熔 舍不良、裂纹、气孔、夹渣、未融合和未焊透等缺陷。为了保证焊接构件的产品质量， 必须对其中的焊缝进行有效的检测和评价，尤其是在压力管道、石油管道等一些重要的 应用场合，焊缝质量检测的意义又显得十分重大”3 “。 无损检测方法是利用声、光、电、热、磁及射线等与被测物质的相互作用，在不破坏 和损伤被测物质的结构和性能的前提下，检测材料、构件或设备中存在的内外部缺陷， 并能确定缺陷的大小、形状和位置。美国m a r kj g r e e n f i e l d 先生介绍了如下6 种无损 检测方法”。： 1 染料渗透检测法：该方法价廉、简便，能够检测各种物质。检测时，将染料溶 液喷射到被测物体上，陔染料具有向表面缺陷流动的特性，以便发现缺陷； 2 射线检测法：检测时，将x 射线或y 射线置于被测物体的一侧，辐射感光底片 置于另侧，检测时要求射线和底片分别接近物体的两侧。该方法能同时探测表面和内 部缺陷，底片可提供永久性的检测记录； 3 超声波检测法：由于超声波探伤准确，并能从物体的一侧测试到另一侧，所以 该方法应用广泛，除了能检测裂纹外，超声波探伤还能用来测试罐体、端板、空气包和 其他临界区域的厚度。在超声波探伤中，操作者的技能很重要，因此培训和熟练使用设 备很关键： 4 增强型光学检测法：利用一些特殊的光学检测仪器照射和放大所检测区域。运 用这些特殊光学仪器，可探测车辆车身的损伤程度： 5 渗透检测法：该方法用来探测小的渗透。检测时，对被测物体加压，然后在所检 测的区域内涂上肥皂液，肥皂泡出现的地方表明有裂纹； 6 声发射检测法：检测时，将声传感器放在物体的各个部位上，然后给物体加压， 由于增压引起的移动，使裂纹和其他缺陷处发出独特的声信号，从而得出检测结果。检 测结果的记录可永久保存。 x 劓线无损探伤是工业无损检测的主要方法之一，是保证焊接质量的重要技术，其检 测结果已作为焊缝缺陷分析和质量评定的重要判定依据，应用十分广泛。胶片照相法是 早期x 射线无损探伤中常用的方法”。“。x 射线胶片的成像质量较高，能够准确地提供焊 缝中缺陷真实信息，但是，该方法具有操作过程复杂、运行成本高、结果不易存放且查 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 询携带不方便等缺点。 由于电子技术的飞速发展，一种新型的x 射线无损检测方法“x 射线工业电视”己应 运而生，并开始应用到焊缝质量的无损检测当中”“”1 。x 射线工业电视已经发展到由工业 c c d 摄像机取代原始x 射线无损探伤中的胶片，并用监视器( 工业电视) 实时显示探伤图 像，这样不仅可以节省大量的x 射线胶片，而且还可以在线实时检测，提高了x 射线无 损检测的检测效率。但现在的x 射线工业电视大多还都采用人工方式进行在线检测与分 析，而人工检测本身存在几个不可避免的缺点，如主观标准不一致、劳动强度大、检测 效率低等等。 随着计算机技术、自动控制技术以及信息和软件技术迅速地引入焊接领域，焊接生 产自动化、智能化已经成为2 1 世纪焊接技术发展的重要方向。计算机视觉以其信息量大、 精度高、检测范围大等特点，在焊接领域得到了广泛的应用。在焊缝质量检测方面，如 果采用x 射线无损探伤计算机辅助评判系统进行在线检测与分析，不仅可以有效地克服 人工评定中因为眼睛疲劳、经验差异而引起的漏判与误判，从而使在线检测工作客观化、 规范化与科学化，而且还可以使在线检测工作具有智能化和自动化，排除许多假象的干 扰，使在线检测工作更加准确。”。“”。 x 射线无损探伤计算机辅助评判系统的原理可以用两个“转换”来概述“：首先x 射线穿透金属材料及焊缝区域后被图像增强器所接收，图像增强器把不可见的x 射线检 测信息转换为可视图像，并被c c d 摄像机所摄取，这个过程称为“光电转换”；就信息量 的性质而言，可视图像是模拟量，它不能被计算机所识别，如果要输入计算机进行处理， 则需要将模拟量转换为数字量，进行“模数转换”，即经过计算机处理后将可视图像转 换为数字图像。其方法是用高清晰度工业c c d 摄像机摄取可视图像，输入到视频采集卡 当中，并将其转换为数字图像，再经过计算机处理后，在显示器屏幕上显示出材料内部 缺陷的性质、大小和位置等信息，再按照有关标准对检测结果进行等级评定，从而达到 焊缝焊接质量的检测和分析。 x 射线无损探伤计算机辅助评判系统的发展经历了三个阶段： ( i )缺陷检出系统“5 。1 ”州：这个阶段的主要目标是对焊缝x 射线探伤图像进行初 级图像处理，研究探伤图像中是否有缺陷存在，并采用适当的图像显示方法一一三维显 示或彩色显示，将缺陷明显的勾画出来。这是x 射线无损探伤计算机辅助评判系统的初 级阶段； ( 2 )缺陷辅助判别系统“2 “”3 ：这个阶段的主要任务是对因有噪声存在，难以判 别的缺陷探伤图像，作高级的图像处理，使缺陷形状变得醒目，再由评定人员作最终的 评判。这种系统是人机对话的系统，由评定人员进行操作，这是x 射线无损探伤计算机 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 辅助评判系统的中级阶段； ( 3 )缺陷自动判别系统”3 _ ：这个阶段主要是以缺陷的自动判别为主要目的，首 先采用高级的图像处理方法，使缺陷的位置和形状更加突出，然后再通过缺陷自动判别 系统，对缺陷作定量评价、等级分类及合格判定。这个阶段是x 射线无损探伤计算机辅 助评判系统的最高阶段，它是上述( 1 ) ( 2 ) 两个阶段的综合与发展的结果，并引入了人 工智能等算法。 目前，国内外基于x 射线无损探伤缺陷的自动检测方法有若干种，但这些方法均存 在着一些难以克服的问题。例如，基于图像差分的方法。5 1 “1 ( 即计算缺陷图像与无缺陷图 像之间的差异) 在检测小缺陷时比较困难，受缺陷大小和缺陷空间对比度的影响较大； 基于边缘检测的方法。? “1 在检测空间对比度明显且面积较大的缺陷时比较有效，但在提取 面积较小或者空间对比度较低的缺陷边界时，由于该方法对噪声敏感，受随机噪声的影 响较大，从而使边缘检测的方法失效，如果使用平滑算子对探伤图像首先进行平滑，又 会使探伤图像中较小的缺陷变得不可识别或完全消失；一般的图像分割方法”1 ，如自适 应阈值分割算法及加入迭代条件的闽值分割算法等，都无法正确分割出不同光照条件下 得到的亮度不均匀的缺陷：基于模板匹配的相似缺陷检测算法“”1 首先将典型缺陷区域按 行( 列) 得到的灰度谱线做成模板，在得到检测区域的行( 列) 谱线后，和预制的模板 进行相似度计算，从而根据相似度的大小来判断是否存在缺陷，但该方法受到模板的限 制，实现起来比较复杂；基于行( 列) 狄度谱线自身特征进行缺陷检测的方法有其共同 的特点，即利用行( 列) 灰度谱线，将图像降到一维空间进行处理，虽然处理方法得到 简化，但忽略了图像的空间特征，检测的效果也不是很理想。 由于上述各种缺陷检测方法均存在着自身的缺点，本文应用了一种基于图像空间特 性( 空间对比度与空间方差) 的模糊识别算法作为缺陷检测算法”3 。该模糊缺陷检测算 法的主要优点有： a ) 易懂：模糊缺陷检测算法中的模糊识别准则与人类视觉理论相一致，容易理解； b ) 快速而简单：只需要计算空间对比度与空白j 方差就可以进行缺陷检测，算法运算 量小、运算速度快、检测效率高，能够在线实时检测缺陷； c ) 灵活与适用：对于空问对比度不同( 即亮度不同) 的缺陷均有着较好的检测效果， 且对于不同的x 光光源探伤系统，算法几乎无需改变参数： d ) 稳定；经过实验室检测和工厂实际生产证明，该算法有着较小的漏报率与误报率， 性能稳定。 基于上述模糊缺陷检测算法，本文设计并实现了一套x 射线无损探伤缺陷自动检测 系统。该系统不仅包含一些基本的图像处理算法，例如：扶度直方图显示、负像、伪彩 x 射线无损探伤中献陷的自动检测与识剐 色以及锐位浮；丽时怒实臻了探伤辫像的安时显示、实辩黧像楚璎及臻陵在线自动梭溅 与识别功能。目前，国内的x 射线无损探伤系统主要以人工捻测和工业电视静态梭洲为 主，没有歃陷在线自动检溺功能。本文主要以馥麓靛啻动梭灏与谈剐为磅究重点，设诗 并实现的x 射线无损搡伤缺陷自动检测系统，从而填补了图内x 射线无损撩伤系统中缺 陷鸯霸检铡的空寄。系统蕊西在中醵石灌天然气集爱公司钢管厂正常使霜达半年之久， 摄到了工厂工人们的致好评，芳取得了一定的经济效益。 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 1 系统结构、功能与程序流程 本章将对本文设计并实现的x 射线无损探伤缺陷自动检测系统进行整体的概述，主 要将从以下三个方面进行介绍：系统结构图、系统功能与技术指标、缺陷自动检测流程。 1 1 系统结构图 x 射线无损探伤缺陷自动检测系统的硬件组成与结构如图1 所示。系统主要由三个部 分组成：信号转换部分、图像处理部分及缺陷位置的获取与传输部分。 厦利锯 幽1 系统结构图 f i g 1c o m p o n e n t so f s y s t e m 信号转换部分主要出x 光光源、螺旋钢管、传送车、图像增强器、反射器以及c c d 摄像机组成，信号转换部分的主要功能是完成从x 射线到可见光的信息载体转换以及可 见光到可视图像的光电转换。螺旋钢管首先被放置到传送车上，传送车在承载螺旋钢管 前进的同时，车上的旋转滚轮带动螺旋钢管旋转，这样可以保证螺旋铜管的螺旋焊缝始 终保持在c c d 摄像机的正下方，c c d 摄像机就可以始终摄取到螺旋焊缝的探伤图像。由x 光光源发出的x 射线穿透螺旋钢管及焊缝区域后，被图像增强器接收，图像增强器将不 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 可见的x 射线探伤信息转换为可见光探伤信息，再通过反射镜反射到c c d 摄像机当中， c c d 摄像机再将光信号转换为电信号( 模拟数据) ，完成光电转换，并将探伤图像送入图 像处理部分。在信号转换部分中，c c d 摄像机将摄取到的探伤图像以帧的形式送入图像处 理部分的视频采集卡当中，同时在图像处理部分中的监视器( 工业电视) 上实时显示这 帧原始探伤图像( 模拟图像) 。如果在焊缝区域中存在气孔、夹渣或未焊透等缺陷时， 由于与背景区域( 焊缝区域) 相比较，缺陷区域透过的x 射线较多，所以在监视器( 工 业电视) 上显示的探伤图像中就会形成一个亮点或者一条亮线，图像处理部分也正是利 用这个特点来检测每一帧探伤图像中是否存在缺陷的。 图像处理部分中主要包括监视器( 工业电视) ，视频采集卡，计算机，计算机显示器 等设备，图像处理部分的功能主要包括采集、显示、处理并存储所采集到的探伤图像数 据。出c c d 摄像机摄取到的探伤图像数据( 模拟数据) 首先被送入监视器，并在监视器 上实时显示，同时该探伤图像数掘被输入到视频采集卡当中，经过视频采集卡进行采样、 量化和编码之后将其数字化。数字化后的探伤图像同样以帧的形式送入到计算机当中， 在计算机中通过下述基于模糊识别准则的模糊缺陷检测算法来检测每一帧探伤图像中是 否存在缺陷( 本文将在后续详细介绍该模糊缺陷检测算法) ，并在计算机显示器上实时显 示检测结果，同时将检测结果存储到计算机的存储器当中，以备后续的查找和验证。 缺陷位置的获耿与传输部分主要由a t 8 9 c 2 0 5 1 单片机、旋转编码器、m a x 2 3 2 芯片、 a d a m - 4 5 2 0 模块和传输线等组成( 详见第3 章介绍) ，缺陷位置的获取与传输部分的主要 功能是获取并传输缺陷的位置信息i 系统利用a t 8 9 c 2 0 5 1 单片机并通过日本欧姆龙公司 生产的旋转编码器将位移信号转换为脉冲信号，通过脉冲信号的个数来记录传送车的位 移信号，再通过串行通信接口将位移信号传送给计算机进行处理，从而确定缺陷的位置 信息。 1 2 系统功能与技术指标 本文设计并实现的x 射线无损探伤缺陷自动检测系统可对夹渣、气孔及未焊透等缺 陷进行自动检测、测量与标记，无需人工的干预，且系统的技术指标达到了国家规定的 技术标准。 1 2 1 系统功能 本文设计并实现的x 射线无损探伤缺陷自动检测系统的功能可以分为静态检测与动 态检测两大部分。在静态检测中，系统实现了包括去除噪声、图像增强、伪彩色、负像、 缺陷区域检测、缺陷尺寸测量、图片存储与查询、报表打印等x 射线无损探伤系统中的 x 射线咒损探伤中缺陷的自动检测与识别 典澄功能；在动态检测中，系统实城了实时箍示、实时负像、实辩伪彩、实时锐化、动 态实时存贮与回放以及缺陷自动梭测与识别等功能。系统的操作界面如图2 所示。 本系统将操作方式分为菜单操作和工具栏操作两大类，而它们之间的搡作是互通的， 也就是泌内部实现的功能怒一样的。系统的操作主要包括文件、磐数设寇、静态探伤图 像处理、动态探伤图像处理以及帮助等几大类，其中每一大类又包括若干个具体的操作， 如下所示： l文件：打开、报寝、刻录光盘、打印设鬣、打印预览、打印、遇出。 2 参数设定：对比度、工件参数、定标参数、周期参数、静态参数、钢管参数。 3静态探伤闰像处琏：1 ) 静态图像处理：负像、伪彩色、锐化、巍方图、均衡、 放大、缩小、还原；2 ) 多帧叠加；3 ) 缺陷测量：手动测量l 、手动测嶷2 、 商动测量；4 ) 静态缺陷检测；5 ) 图片存储：6 ) 图片蠢询。 4动态探伤图像处理：1 ) 动态显示；2 ) 动态图像处理：动态负像、动态伪彩色、 动态锐化、动态均衡；3 ) 视频存储；4 ) 视频圈放；5 ) 停止。 5动态检测及喷标：喷标系统启动、喷标系统停止、缺陷统计报告、喷头距离设 定、手动喷标、缺陷自动实时检测。 6 帮助：操作说明、系统版权与版本号。 1 2 2 系统技术指标 辍灌p a l 翩、n t s c 裁黑巍睾芟频信号输入； 采集速度：p a l 制每秒2 5 帧；n t s c 制每秒3 0 帧； 秧猹实蟊雩捡溅速爱：p a l 涮与n t s c 镶均为每秒4 5 稹； 阁像采集最大分辨率：p a l 一7 6 8 , 5 7 6 个像素；n t s c 一6 4 0 4 8 0 个像素： 亮凄、对琵凄等功链软馋连续霹溪； 静态检测灵敏度2 ，动态显示灵敏度4 ； 缺陷检测过程中，漂旋钢管兹麓遴速度为3 岽秒。 7 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 幽2 系统的操作界面 f i g2o p e r a t i o ni n t e r f a c eo f s y s t e m 1 3 缺陷检测流程 在本文设计并实现的x 射线无损探伤缺陷自动检测系统中，缺陷的自动检测与识别 部分是系统的核心部分，该部分的程序流程可分为如下几个步骤： 1 ) 程序初始化：完成程序开始运行时，一些变量的定义和赋值以及视频采集卡的初 始化工作： 2 ) 图像采集和串行通信接口初始化：利用视频采集卡采集x 射线探伤图像，并同时 初始化串行通信接口，+ 完成串行通信的初始连接； 3 ) 图像预处理和获取位嚣信息：完成一些必要的图像预处理运算，从而保证模糊缺 陷检测算法的有效检测；获取螺旋钢管前进的位置信息，以保证计算缺陷位置信 息时使用： 4 ) 检测缺陷：应用模糊缺陷检测算法，检测当前x 射线探伤图像中是否有缺陷存在， 并在探伤图像中标记检测到的缺陷； x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 5 ) 缺陷的识别：计算缺陷的一些基本信息，如：大小、个数和位置等信息，并按照 一定的标准，对检测到的缺陷进行统一的识别和判定； 6 ) 缺陷是否超标：判断缺陷是否超出标准，如果超出标准，则发送喷标信号，在螺 旋钢管上标记超出标准的缺陷；如果没有缺陷超出标准，则程序返回到初始状态， 准备下一帧x 射线探伤图像的采集、检测与识别。 缺陷自动检测与识别部分的程序流程框图如图3 所示。 以上就是系统检测并识别每一帧x 射线探伤图像的程序流程。由于系统是在线实时 运行，所以上述程序流程将循环运行，每一帧x 射线探伤图像逐次经过上述每一个运算 步骤后，便可以确定探伤图像中是否有缺陷存在，然后立刻进行下一帧探伤图像的采集、 检测与识别，直到系统选择停止缺陷自动检测为止。在程序实现方面，为了体现在线检 测的实时性，本文选择了w i n d o w s 计时器。”3 作为实时程序调用的编程元素。w i n d o w s 计 时器是一个很有用的时间控制编程元素，使用也十分的简单，只须用个时间间隔参数 来调用计时器，这样系统就会持续不断地调用一个特定的函数，时问间隔就是那个设定 的整数时间间隔( 以毫秒为单位) ，从而实现了系统的实时调用。 1 4 小结 本章首先对本文设计并实现的x 射线无损探伤缺陷自动检测系统的硬件组成与结构 进行了概述，并介绍了信号转换、图像处理以及缺陷位置的获取与传输三个组成部分的 功能与实现；然后对系统所具有的功能和所能达到的技术指标作了简要的介绍；最后， 本章给出了系统缺陷自动检测与识别程序的流程图以及每个步骤所完成的功能。在上述 缺陷检测与识别程序的各个运算步骤中，核心部分是缺陷的检测，它是系统设计与实现 的重点和难点。下面，本文就将详细介绍缺陷检测方法的原理与实现。 射线无撩探伤中缺陷的自动榱测与识别 黝3 缺陷棱测渡毅捱醚 f i g3 t h ef l o wc h a r to f f l a wd e t e c t i o n 0 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 2 缺陷检测方法 本章将从图像预处理、模糊理论和模糊缺陷检测算法三个方面对模糊缺陷检测原 理和实现方法进行详细的介绍，并最终给出了浚模糊缺陷检测算法的具体实现步骤。 2 1 图像预处理 在数字化后的探伤图像中，背景区域、随机噪声与所关心的焊缝区域混合在一起， 这样不仅给检测缺陷带来一定的困难，而且还增加了算法的运算量和运算时间，缺乏实 时性。图像预处理部分旨在一方面减少随机噪声甚至恶性噪声对检测缺陷所带来的负面 影响；另一方面减少算法的运算量，缩短运算时间，提高缺陷检测的效率，达到真正的 实时检测。在图像预处理部分中，主要包括两方面的内容：邻帧叠加平均和焊缝区域提 取。 2 1 1 邻帧叠加平均 在x 射线无损探伤系统中，由于x 光光源的二次散射及x 光光源的不稳定，使得x 射线探伤图像中存在着大量的随机噪声，图像分辨率下降，从而使得缺陷区域亮度不均 匀，边缘模糊，与周围背景区域的空间对比度下降，甚至在一些恶性随机噪声的影响下， 空间对比度较弱的缺陷可能完全消失。所以在应用模糊缺陷检测算法之前，应尽可能的 减少随机噪声尤其是一些恶性噪声的影向。 从方法实施的方式上看，减少噪声的方法可以分为硬件方法和软件方法两大类。硬 件减少噪声的方法”。主要是根据探伤图像的噪声来源，如c c d 摄像机、成像屏和射线对 c c d 摄像机的影响等几个方面，通过改善硬件的特性，既而达到减少噪声的目的。采用硬 件减少噪声的方法时，应注意以下几个问题： ( 1 )c c d 摄像机像元光电特性的不一致性是造成图像噪声的重要因素，在现象上 呈现随机分布噪声，这种噪声属于像元的固有特性； ( 2 )暗电流不一致性是暗电流噪声的主要原因，表现为尖峰脉冲，它在幅值上远 大于暗电流背景噪声，是影响图像质量的重要因素，暗电流尖峰脉冲的幅值 与c c d 电荷的积累时间成f 比； ( 3 )图像中大部分脉冲噪声来源于x 射线对c c d 摄像机的作用，脉冲噪声的密度 和幅度随c c d 曝光时间和射线辐射能量增加而增大，因此应当加强对c c d 摄 像机的屏蔽，尽量减少噪声的影响。 尽管硬件减少噪声的方法相对来说效果比较理想，但它有一个无法克服的缺点，即 成本太高，因此现在比较倾向于使用软件减少噪声的方法。软件减少噪声的方法主要有 x 射线藏损探伤中缺陷的自动检测与识别 如下几种：平滑薄予法、小波分析法、滤波法以及邻筷叠加平垮法等等。黼瑟且释方法 繇青着建巍无法克鼹的缺点，如：平瀑算子法对弱小缺陷的检测效果不好，甚至会将弱 小缺陷“平滑撺”；小波分析法擞然在梭测效果上眈较理想，毽 函予其实现复杂，遐算辩 阕较长；褥滤波法又对参数豹变化b g 较敏感。 综上所述。邻帻叠糯平均方法可以在保证稚序实时性的丽辩，有效的减少随梳嗓声 的干扰。其主要缀理是程棚邻璐干蟆x 射线擦伤图像中噪声是髓机的，面缺陷是阉定存 在的，经过m 籁叠丽平蚜后，懿陷区域中像素静灰度假几乎露有变佬，而随秘嗓声区域 中像豢越发发骥确减少剩厦来敬t m 接，袭现在x 射线探伤图像中为缺陷区域的巍度几 乎没有焚化。而一黩随机嗓声的亮度会大大减弱，这样经过青限次盼鬟茄平均之后，就 可以肖效熬减少髓戡嗫声豹予扰，阉对达到突出缺陷区域豹目羽。设f ( x ，y ) 代袭实掰 图像，( x ，y ) 代表理糠图像，门( x ，y ) 代表闰像中静噪声，掰： f ( x ，y ) 。? ( x ，y ) + 曰( x ，y ) ( 1 ) f ( x ，y ) 代表多帧叠加平均借的图像，则有关系式： 弛y ) 。去萎胁 。去姜j 。c x ，y ，+ 去喜聪，c x ，y ， = ，( x ，y ) 十二力( x ，y ) ( 2 ) 醒4 列国了多帧叠瓶平均前后的x 射线探伤图像。叠船平垮之前，仅能着捌2 号遗 发计的笼嚣粳缎线，叠妻平均之詹能够蓉到2 号逶发计的第七根缨线，从颓可以赣出多 帧叠= l j n 平均处瑗后，探伤图像酾分辨率有了很大的疆离。 x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 ( a ) 原图像 ( b ) 处理后蚓像 图4 ( a ) 原幽像( b ) 处理斤削像 f i g 4 ( a ) o r i g i n a li m a g e ( b ) t h er e s u l ti m a g ea f t e rp r o c e s s i n g 但使用邻帧叠加平均方法时，需要注意两个问题：首先是叠加平均的帧数要适中， 不易过少也不易过多。叠加平均的帧数过少显然没有起到消除随机噪声的目的，而又因 为x 光光源的不稳定，叠加的帧数也不易过多，实验证明，叠加的帧数以3 帧到5 帧为 宜；第二是邻帧叠加平均的方法。因为本文所采用的邻帧叠加平均方法将应用在在线缺 陷自动检测系统中，在视频采集卡采集图像的矧时，钢管仍以不变的速率继续向前移动， 这样就造成了相邻若干l 唢之间缺陷的位置不完全重合，存在定的位移偏差。为了消除 x 射线无撷探伤中缺陷的自动椽测与识别 这个位移偏慧的影响，叠加平均时就不能像静态探伤图像叠加平均方法那样，采用简单 的直接邻帧叠加平均，应在棚邻帧之间取一定的叠加偏移量，即相邻帧之间以一定的叠 加偏移量为基础避行叠加平均运算，这样就w 以消除位移偏差的影响，使棚邻帻之闻的 缺陷隧域完全重合。嫠加偏移量的大小与螺旋钢管前进的速度成正比。 2 1 2 焊缝区域提取 每一揠x 瓣线搽伤图缳中，嫒陷所在懿焊缝区域在整藜滚伤图像孛只占很多懿部 分。如果将缺陷检测髀法应用到整幅探伤图像中，无论是从算法的运算量、运算时间还 是葵法静硷溅效率泉蕾，舔不经济。掰数在濯豫预楚瑾罄分孛，本文采瑟一耱基予溷豫 灰度特性的快速焊缝区域提取方法，利用该焊缝区域提取方法将每幅探伤图像中的焊缝 莲域蓠先提取毽束，然后在掇敬崮柬鑫冬浮缝送域中庭霜缺陷梭测算法。这群溉藏少了霰 要处蠼的数据攫，缩短了算法的运行时间，又提高了缺陷检测算法的效率。 在兹述x 袈线无缓攥饶绞隆叁动捡潮系统中，国于钢管嫠、嫠板与浑缝送壤对x 射 线的吸收率不同，反映到x 射线探伤图像上，表现为焊缝区域与背景区域( 挡板区域和 镪誊毯区域) 有羞缀强麓空瓣对比凌。在每获探伤謦豫中，麓存农着疆鬟熬三个不同 的坎度级区域，即图像中央横向条形的焊缝区域、焊缝区域上下的巍背景( 钢管壁区域) 良及嚣蔼兹骧背景( 搂叛区域) 。海缝送域鹃瓣取主黉是整辫缝区域与它爱黧豹鹜景嚣域 ( 钢管壁区域和挡板区域) 联分开来，如图5 所示。在水平方向上，焊缝隧域比左右背 景区躐( 挡投送蠛) 亮得多，氇获是浮缝区蠛癌豫索夔获囊毽要晓鬻景区域内( 毯叛区 域) 像素的扶度值高得多；丽在垂直方向上，焊缝隧域比上下背景区域( 钢管壁区域) 靖褥多，遴就是簿缝嚣城内像素豹获发蓬爨鹜蓑嚣城内( 镪管壁区域) 像素鹣获凌篷低 得多。本文就是利用上述成像特点，根据焊缝区域与背景区域之间像素灰度值的不同， 将浮缝嚣装蓄先提取滚寒。 从数字狄度图像中提取物体，最常用的方法是图像分割。图像分割方法主要有两大 类：一是空麓获度溺藏分割浚。它楚嘏撂霞豫获度壹方图来决定图像空瘸域像素懿聚类， 利用了图像中要提取的目标和背景在扶度特性上的慧异，从而将物体分割出来。阈值分 裁法楚选择一个合逶鹣溺僮，溪该蓠僵将获发罄豫翡数撵分戏两部分，帮大手溺蕊瓣像 素群和小于阚值的像素群，以确定图像中每像索点应属于目标还是背景，从而产生相 应豹二毽图像。这稀黉雳灰囊变换来辑究荻度图豫静方法称菇图像静二蓬纯。鸯魏爵冤， 要从复杂背景中分辨出目标并将其形状完整地提取出来，闽值的选取是关键；二是空问 区域攀长努裁法。该方法是对在菜穆慧义羔( 如灰震级、组织、禚发等) 纂誊裙戳缝蒺 的像索连通集构成分割区域，该方法有着很好的分割效果，但缺点怒运算复杂、处理速 x 射线无损探伤巾缺陷的嗣幼检测嗣谈洲 成後。篡它方法如边缘德跺法，主要蛰蔽予保持边缘饿蔽，躐踩边缘并形成闭合轮簿， 褥嚣瓤分瓣窭泉；锥髂露缳数撂缭稳法秘标避松效迭 弋法隧嚣楚利用像素空翅分枣关豢， 将榴邻瓣像素台毽归并；黹基于知识懿分割方涤剿是利髑豢榜瓣先验髂惑帮统诗特往， 罄惫对图像遴露秘媲分剿， 囊敬送域蛰薤，然蜃剥臻邻域黪知移； 潦雄蛋嚣域熬瓣释，簸 盾横据解释对联域进行合并。 鹫5 撵豁鞫稼实测鞫 f i g 。5 t h es a m p l eo f d e f e c ti m a g e 本文遗择了革瓣毽分溅法俘为绎缝区壤爨玻懿鉴搴方法，霆为攀瓣德势裁方法较蒸 它分割方法运算简单、处理速度快，能够满足实时的螫求，且同祥可戳有效魂缛缝区域 分裁篷采。虽然壤攥辫缝送壤与 擘景嚣域交像素获度壤麴茇舅，可鞋邋遗踅豫分裂懿方 法，从水平和鬓蠢两个方向来确定绰缝区域静大教位黉，从而将焊缝麓域分割出来，穰 蠢予x 巍光源熬不稳定，羧接x 辩线搽筷愆像“忽稿怒蹬”，搽穆麓豫孛橡素懿敷菠蕊不 稳定，鬻聚区域和绰缝蕊域的获度值并不是一个麟定静数值，背綮区域和焊缝区域的辩 跑发在搽揍窝缘中瞧在炭时豹变纯。这榉，一个在蓉一峻深臻嚣缘中分裁效鬃骏好熬瓣 德，在矮他恢搽伤图像中却可麓效栗缑麓，所黻仅仅用一个固定的阈蘧来进行图像分割 熬方法疆雅薅簿缝嚣域哥嚣熬掇敬出来。在这萋孛稳况下，怒获凄麓篷敬或一个随不嚣竣 深伤图像蠢动变化的函数难缀宙适的。本文采阕种鸯邋应阂德分割鹩方法，渡方法可 鞋棱撂搽镑强缳瓣获瘦姆健垂动选择蘧馕。裂瘸该是逶应澳篷分割方法鸷先黠x 怒线搽 伤图像避行自邋应溺值分澍，然厝在二德亿的探伤图像上依据豫綮灰旋德豹不同进行霹 缝提取，遮礴魏可默漕狳缘素荻蹙蘧不稳定霹辫缝堤敲方法骞效瞧熬影舔，驮秘在套效 穗确墟掇取出霹穗区域的黼时，僚汪r 系统静实时性。 夔是述及，在每一峻攘荡强豫r ，均存杰蛰涮疑麓三拿不瓣熟坟震缀送域，瓣整豫中 x 射线无损探伤中敝陷的自动梭测与识别 央横向条形的焊缝区域、霹缝区域上下的亮背蒙区域( 钢管嫠区域) 以及图阖的瞎鬻景区 域( 挡板区域) 。由于探伤图像上存在三个区域；烬缝区域、钢管髓区域和挡板区域，而 单潮值分截法只能将阉像分割成目繇和背景两个像素群，对存在三个区域的绦伤霞像进行 分割时，单阕值分割法分割的结果没有任何意义。为了能够准确地将焊缝联域分割出来， 本文琴i 用副除塘背景后的图像直方图进行自适应阈德分箭，完成霹缝自动鼹敬的任务。实 验表明利用此方法提取出焊缝区域非常接近人的视觉区分结果。图6 显示了剔除暗背景前 后的黼像直方图、分割的闺髓以及两稀方法分裁蜃的二值图。 努割阁擅截 ( a ) 6 势割阏值：1 5 4 一 ( b ) x 射线无损探伤中缺陷的自动检测与识别 ( d ) 幽6 ( a ) 朱剔除暗背景的直方幽及臼适应闽值 ( b ) 剔除暗背景历的直方幽及白适府闽值 ( c ) 采j 4 j ( a ) 中的i 剥值分剂的效果 ( d ) 采j j ( b ) 中的闽值分割的效果 f i g 6( a ) h i s t o g r a mw i t hd a r kb a c k g r o u n da n da d a p t e dt h r e s h o l d ( b ) h i s t o g r a mw i t h o u td a r kb a c k g r o u n da n da d a p t e dt h r e s h o l d ( c ) t h er e s u l ti m a g ea f t e rt h r e s h o l do f ( a ) ( d ) t h er e s u l to fi m a g ea f t e rt h r e s h o l d ( b ) 煳7 焊缝提取效果蚓 f i g 7 t h er e s u l to fe x t r a c t i n gw e l ds e a m 7 x 射线无攒探伤中缺陷的自动樵测与识别 瑟7 为霹缝提取散梁图，其中霹缝由黑龟矩形稚标示岛。后续瀚模糊缺陷裣测箨法 即在此区域内进行。当然，也可以采用多阈值分割方法将焊缝区域分割出来，但由于多 阈值分害方法较擎溺值分裁方法复杂，运冀时蔺也襁对较汝，不秘予算法鹩实对运行， 所以本文最终采用了样能够准确将焊缝区域分割出来的单阈值分割方法，经实践证明， 单阗德分割方法能够满足本文所设计系统的爱求。 2 ，2 模糊理论 1 9 6 5 年，z a d e h 提出了他著名的模糊集理论，从此创建了一个新的学科模糊数 学。模凝集理论是对传统集会理论数一种掺，在传统集会遵论孛，一令元素或者瘸予 一个熊合，或者不属于一个熊合；而对于模糊集来说，每一个元素可以按照定的程度 疆予菜个集会，也可以嗣瓣以不嗣载程度疆于凡个繁台。对鼍= 太们瑷实生滋中使用熬一 些含义确定但又不被确的语言表述，比如“今天天气很热”、“车速过快，需要适当踩刹 车”磐，模糊数学郡蕤够较黪魏表达出_ 寒。粒此，攘糊数学被缀多入认为是解决人王智 能问题尤其悬常识性问题最适合的数学： 具。 关于摸裁数学“。”毒死耱不嗣甄名豫；穆嘲法是模凝集，宅楚掘对予经典麴嶷合 理论而言的；一种是模糊逻辑，它悬相对于传统的“是或者不是”的二值邋辑而言：模 羧数学刘是一荸孛更广泛兹l 法，趸缓囊予搀扶鼗掌翅发对摸凝囊秘横凝逻辫魏疆究 飒 应用的角度，很多人更习惯于模糊系统的叫法，用米指采用了模糊数学思想和理论的方 法或系统，瑟其中最斓载一黧技术往往稼佟搂糊技零藏模擞方法。 将模糊技术应用于各个不同的领域，就产生了些新的学科分支，比如和人工神经 网络馥结合，藏产生了摸凝李申经鼹终 疲曩到塞动羧铡孛，壤产生了模羧接裁技术葶墨系 统；应用到模式识别领域来，就产生了模糊模式识别。从2 0 世纪8 0 年代以来，在很多 传绞鹣控裁疑廷中，模糊控剃按术熬瘦弱郡圾褥了缳好夔效果，龙其是一黧霉家在诸如 地铁的模糊控制系统，洗衣机、电饭锅等的模糊控制等方面取得了成功的应