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中北大学学位论文 汽车铝轮毂x 射线检测的图像处理技术研究 摘要 利用x 射线对汽车铝轮毂进行在线实时检测时，由于图像的分辨率、噪声问题，容 易造成对轮毂缺陷的误判、漏判。为了解决这个问题，对轮毂进行检测时，采用数字图 像处理软件进行辅助评片课题来源于。汽车铝轮毂x 射线实时检测系统”项目中的软 件部分课题的目的是研究一套通用的以 3 5 6 系列铝轮毂铸件为研究对象的数字图像 处理软件 本课题的研究思路是先进行图像预处理，再图像分割，最后边缘提取。二主要研究内 容包括：在图像预处理阶段，对于对比度不高问题，采用线性变换、对数变换方法，取 锝了好的效果；针对缺陷区域小并且所处位置不利于观察的阄题，采用放大、旋转的方 法，收到了好的效果；对于图像存在的噪声，根据其特点，分别采用多帧叠加和中值滤 波方法，达到了预期的结果；对于模糊的图像，在分析原因的基础上，采用了辅以阈值 判断的梯度锐化。在图像分割阶段，根据预处理图像的特点，采用迭代法阈值分割，达 到很好的分割效果，但是分割过程中，出现了部分噪声，在分析噪声特点的基础上，找 到了合适的形态学降噪方法( 先开启后闭合) 。在图像边缘提取阶段，根据分割、降噪 后图像特点，本文分别采用了轮廓提取和浮雕两种方法对图像进行边缘提取，取得了理 想的效果为以后的图像识别及全自动识别奠定良好的基础。 通过本课题的研究，可以有效地降低误判、漏判现象。该软件县有处理图像质量高、 便于图像处理j 分析和识别等特点，便于工作人员对铝轮毅的检测和缺陷的评定 关键宇：铝轮毂，x 射线，中值滹波，轮廓提取，浮雕 中北大学学位论文 t h es t u d yo fa u t o m o b i l ea l u m i n u m r i m sx - r a yr e a l - t i m ed e t e c t i o n i m a g ep r o c e s s i n g a b s t r a c t w h e nt h ep e o p l ed ot h eo n l i l r e a l - l i m ed e t e c t i o no f t h ea u t o m o b i l ea l u m i n m n - r i m sb yx - m y , i ti ss oe a s yt om a k ew r o n ga n dm i s s i n gj u d g m e n t , b e c a m eo ft h ei l n a g er e s o l u t i o na n d t h ed i s t u r b a n c eo f t h en o i s e a l t h o u g hw i t ht h eh e l po f t h od i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gs o f t w a r e ， i ti se a s yt os o l v et h ep r o b l e m t h i so b j e c to o m e sf r o mt h es o f t w a r ep a r to f a u t o m o b i l e a l u m i n u m - r i m sx - m yr e a l - t i m ed e t l 甜i o ns y s t e m t h eg o a li st oe x p l o i tad i g i t a li m a g e p r o c e s s i n g s o f t w a r e ，b a s e d o ns t u d y i n g t h e a 3 5 6s e r i e s o f a l u m i n u m - r i m s ，+ i nt h i sp a p e rt h ei m a g ep r e p r o c e s s i n gi st h ef i s tp a r t , t h e nl i n a g es e g m e n t a t i o n , a n de d 薛 d e t e c t i o ni st h el a s to n e t h em a i np o i n t sa r es h o w e d 雏f o l l o w e d i nt h ei m a g ep r e - p r o c e s s i n g s t a g e ，t h es o f t w a r ec h o s em e t h o d so ft h el i n e ns u b s t i t u t i o na n d t h el o g a r i t h mt r a n s f o r m a t i o n t os o l v et h ep r o b l e mo fl o wc o n u m t , a n dg e tan i c er e s u l t a n ds o m ef l a wr e g i o n sa r es i n a l l a n dn o te a s yt os s ou s et h em e t h o do f e n l a r g e m e n ta n dr o t a t i o n , a n dg e tag o o de f f e c t _ = a s t ot h en o i s eo ft h em u l t i - f r a m es u p e r i m p o s i t i o na n dt h em e d i a nf i l t e r , a c c o r d i n gt oi t s c h a r a c t e r i s t i c , w h a ti sm o r e ，a f t e rt h ea n a l y z m go ft h ei m a g e ，i ti sh e l p f i l lt ot l s cg r a d i e n t p e a k i n gb a s e do nt h ej u d g m e n to ft h r e s h o l d i nt h ei m a g es e g m e n t a t i o ns t a g e , t h es o f t w a r e u 螂t h ei t e r a t i v em e t h o dt op r o c e s st h r e s h o l d d i v i s i o n , a n dg e tan i c er e s u l tb u ts o m en o i s e s a p p e a r s ，s oc h o s et h ea p p r o p r i a t em e t h o do fm o r p h o l o g yn o i s e ，r e d u c t i o n ( t oo p f i r s t c l o s e d ) i nt h ei m a g e 司g ed e t e c t i o ns t a g e , t h es o f t w a r eu s et h ec o n t o u ra b s l z a c t i o na n dt h e e m b o s st w om e t h o d ss e p a r a t e l yc a r l 让so nt h ee d g ed e t e c t i o nt ot h e 砸础，a c c o r d i n gt ot h e m l a g c , c h a r a c t e r i s t i c ，a n dg e tag o o de f f e c t , w h a ti sm o r e ，i ti sr e a l l yb a s e df o ri m a g e r e c o g n i t i o n a f t e rt h ea r t i c l er e s e a r c h , i tb e c a m ee a s yt o r e d u c et h em i s c a r r i a g eo fj u s t i c e ：t h i s s o f w a l ec a ni t ot h eh i g hp r o c e s s i n g , a n di sa d v a n t a g e o u sf o ri m a g e p r o c e s s i n ga n da n a l y s i s a n dr e c o g n i t i o n a n di ti sa l s ov e r yh c l p f i l lf o rt h ep e o p l ed o i n gt h ea l u m i n u m - r m sd e t e 埘o n a n dt h ef l a wc v a l u a t i o 也 中北大学学位论文 k e yw o r d s ：a l u m i n u m - r i m s 。x - r a y , n 眦i 锄f i l t e r , c o n t o u ra b s t r a c t i o n , e m b o s s 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究 作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的 法律责任由本人承担 论文作者签名：走唑l一日期：幽：生! ! 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包 括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件； 学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复 制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内容 ( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 签名：型i ： 日期：塑：芏：坐 导师签名： 越翁： 日期： 2 进生自兰仝a 中北大学学位论文 1 1 课题的来源、目的及意义 第1 章绪论 汽车铝合金轮毂最早出现在1 9 2 3 年，但是真正形成大规模生产是在8 0 年代，我国 在8 0 年代中期开始从国外引进铝合金轮毂生产线，铝合金轮毂重量轻、造型优美，同 时，散热性能好，增强了轮胎使用寿命以及具有更好的运动学和动力学性能，因此它在 轿车领域广泛使用【l 】铝合金轮毅制造工艺有多种方法，但都不能保证每件产品内部都 没有缺陷，而这种内部缺陷仅凭“肉眼”不能发现，检查时又不允许损坏工件，这就用 到了无损检测技术。 ， 无损检测就是不破坏和损伤受检物体，对它的性能、质量、有无内部缺陷进行检测 的种技术，是现代工业生产中质量检测、质量控制、质量保证的重要手段嘲。它体现 在改进产品质量、产品设计、加工制造、成品检验以及设备服役的各个阶段；体现在新 材料和新技术的研究中；也体现在保证机器零件、最终产品的可靠性和安全性上p 1 。 本课题来源于中北大学与丹东工业探伤机厂为山东泰安某汽车铝轮毂无损检测公 司联合开发的“汽车铝轮毂x 射线实时检测系统”项目中的软件部分，以a 3 5 6 系列铝 合金汽车轮毂铸件为研究对象，利用，x 射线数字实时成像检测系统及数字图像处理技术 对a 3 5 6 系列铝合金汽车轮毂铸件进行检测课题的目的是研究一套对a 3 5 6 系列铝合 金汽车轮毂铸件通用的x 射线实时检测系统的数字图像处理软件，要求检测软件具有检 测速度快、成像质量高、便于图像处理、分析和识别等特点，以达到对铝合金轮毂铸件 内部结构的实时显示，便于工作人员对工件的检测和缺陷的评定。 早期，该厂的研究人员曾采用皮片成像的方法对铝轮毂来进行成像。这种方法需要 对胶片进行冲洗、存储、保管，礴沮在对胶片进行分析的时候，全凭肉眼去分析胶片图 像中反映的缺陷类型的一些性质，这种做法十分烦琐，并且在对胶片进行图像分析的时 候也不方便，这样不利于大规模的在线实时检测。降低了生产效率而射线检测技术作 为产品质量检测的重要手段，经过几百年的发展，已由简单的胶片和荧屏射线照相发展 到了数字成像检测 4 1 。在这样的条件下，我们采用数字化实时成像技术来实现对铝合金 1 中北大学学位论文 轮毂的检测，是时代发展的必然通过本课题的研究，可在很大程度上实现铸件缺陷的 在线实时自动化检测，满足铸件产品检验工作的要求。 1 2 图像处理的发展状况 数字图像处理也称计算机图像处理，是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机 对其进行处理的过程。它是在遥感和生物医学图片分析两项应用技术基础上开拓出来的 新领域网。这项技术最早出现于5 0 年代，当时的数字计算机已经发展到一定水平。人们 开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科则可追溯到6 0 年 代初期。1 9 6 4 年，美国喷气推进实验室利用计算机对太空船发回的月球图像信息进行处 理，收到明显的效果。不久，- n 称为数字图像处理( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ) 的新学科 便诞生了。自7 0 年代末以来，由于数字技术和微机技术的迅猛发展，给图像处理提供 了先进的技术手段，图像处理技术也就由信息处理、自动控制系统理论、计算机科学、 数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成长为旨在研究图像信息的获取、传输、存储、 变换、显示、理解与综合利用的- - f - j 崭新学科 0 3 随着图像处理技术基本理论的发展， 具有数据量大、运算速度快、算法严密、可靠性强、集成度高、智能性强等特点的各种 图文系统在国民经济各部门得到广泛的应用，并在逐渐深入社会的各个方面。 1 2 1 图像处理的内容 ( 1 ) 图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。 因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间 接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有 效的处理( 如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理) 目前新兴研究的小波变换在 时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用， ( 2 ) 图像编码压缩；图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量( 即比特数) ， 以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。庄缩可以在不失真的前提下 获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处 理技术中是发展最早且比较成熟的技术川。 ( 3 ) 图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪 2 中北大学学位论文 声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部 分哺l 。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可 减少图像中噪声影响图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降 质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像 ( 4 ) 图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像 中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步 进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法， 但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入 ， 之中，是目前图像处理中研究的热点之一 ( 5 )图像描述；图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像 可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界 描述和区域描述两类方法网。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像 处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、 广义圆柱体描述等方法。 ( 6 )图像分类( 识别) ：图像分类( 识别) 属于模式识别的范畴，其主要内容是 图像经过某些预处理( 增强、复原、压缩) 后，进行图像分割和特征提取，从而进行判 决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法( 结构) 模式分 类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越 受到重视u o j 1 2 2 图像处理的应用 图像处理特别是数字图像处理技术已经经过了初创期、发展期、普及期及广泛应用 几个阶段，如今己是各个学科竞相研究并在各个领域广泛应用的- t - j 学科。今天，随着 科技事业的进步以及人类需求的多样化发展，多学科的交叉、融合己是现代科学发展的 突出特色和必然途径，而图像处理科学又是。门与国计民生紧密相连的一门应用科学， 它的发展和应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。图像处理 科学无论是在理论上还是实践上都存在着巨大的潜力f l 玎。 1 航空及航天技术方面的应用 3 中北大学学位论文 主要是对人造卫星传回来的图像和航空照片进行处理，以便进行资源调查、资源勘 探、城市规划等各种应用。除j p l 对月球、火星照片的处理外，还有对遥感图像进行处 理。从六十年代以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星( 如l a n d s a t 系列) 和 天空实验室( 如s k y - l a b ) ，由于成像条件和受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图 像质量总不能得到提高。现在世界各国都在利用陆地卫星所获得的图像进行资源调查 ( 如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等) 、灾害调查( 如病虫害监测、水火监 测、环境污染监测等) 、资源勘探( 如石油勘察、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分 析等) 、农业规划( 如土壤营养、水分和农作物生长、产量的估算等) 、城市规划( 如地质 结构、水源和环境分析等) 。这些图像在成像、存储、传输以及判读过程中，都广泛采 用了数字图像处理技术取得了显著的效果。我国也陆续开展了一些实际应用，在气象预 报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术发挥了相当重要的作用。 2 生物医学方面的应用 数字图像处理在生物医学工程中的应用开展的比较早。其中一类应用是对生物医学 显微光学图像分析方面，如红白细胞和细菌、虫卵分类计数以及染色体分析等。这类应 用已经发展到配备专用软件的通用硬件设备，如英国的m a g i s c a n i 、i i ，西德的 o p t o n ，美国的d i f f h i 等系统，国内也在着手研究。图像处理在生物医学应用的另一 个方面是对x 射线图像的分析，也称c t 技术【1 2 1 。但总的说来，对生物医学图像的处理， 多数属于识别处理，技术难度较大。 3 通信工程方面的应用 ， 当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲 是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为 复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达1 0 0 m b i t s 以土、 要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定 意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、d p c m 编码、 变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编 码、小波变换图像压缩编码等。 4 工业和工程方面 在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质 4 中北大学学位论文 量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图 片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物 体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是 研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前 已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5 文化艺术方面 目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设 计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分 等等，现在己逐渐形成一门新的艺毋计算机美术。 6 军事和公安业务方面 在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具 有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等； 公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、 事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识 别都是图像处理技术成功应用的例子 1 2 3 图像处理的发展趋势 计算机图像处理学科是综合各学科的先进技术发展而成，因此需要广泛的基础知 识，包括计算机科学、数字信号处理、随机过程和统计数学、高等数学矩阵分析、信息 ， 论和最优化理论等。图像处理技术的发展大致可归纳为如下四点： 1 图像处理的发展将向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化 方向发展。围绕着h d t v ( 高清晰度电视) 的研制将开展实时图像处理的理论及技术研究。 其中包括；提高硬件速度、提高分辨率、立体化、多媒体化、智能化、标准化等。力争 使计算机的识别和理解能够按人的认识和思维方式工作，考虑主观概率，与非逻辑思维 正如微软提出的要研制能听会说的计算机，那样实现多功能的人机交互。 2 图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展。目前提出的三维重构 的方法，由逆投影、傅立叶变换法和滤波逆投影法构成这些方法虽可以精确恢复目 标的三维结构，但需全投影角度的投影图，其典型的代表就是医疗用的c t 机而且这 5 中北大学学位论文 对数据采样和高速计算提出了很高的要求。随着代数迭代法的应用，对投影的数量大大 减少法国的j v a n b r i c a u l t 提出的将目标表面视为二次曲面的迭代法【”】和英国r i c c a r d o p o l o 提出的从二维x 射线图像恢复三维图像的迭代算法【1 4 】就是具有代表性的方法 3 硬件芯片研究。由于现代图像处理对图像的质量要求比较高，而相应的一些处 理算法由于计算量比较大而影响了处理的速度。使用硬件来实现处理过程既提高了速度 和可靠性，又可以在操作系统w i n d o w s 平台下开发处理软件，加快开发速度。 4 新理论与新算法研究。在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一 些新的算法，如；小波算法、遗传算法、神经网络等。 1 3 图像处理在铸件缺陷x 射线无损检测中的发展与应用 在铸件的工业生产中，为保证产品质量及节省成本，在生产流程的早期阶段及时检 出缺陷是很必要的。对铸件缺陷进行x 射线检测和图像处理，到目前为止已有很多研究 和应用。 x 射线检测是利用射线通过物质时，会与物质发生相互作用而强度减弱，并根据其 衰减来实现检预8 物质。x 射线无损检测作为一种检测物体内部缺陷的主要手段，长期以 来在工业领域里得到了广泛的应用和发展。该方法具有许多独特的特点，主要有： 1 适宜检测出在射线透照方向上具有一定深度的缺陷； 2 能够优质地确定缺陷的位置、性质、大小及取向； 3 检测灵敏度高，一般为1 - 2 ； ， 4 无需耦合剂，适用于多种材料且不污染工件。 随着生产规模的扩大和质量检测标准的提高，对射线检测设备及相关技术的要求也 越来越高。对于x 射线检测，新的研究重点在于不断提高x 射线图像的获取技术和图 像处理技术，以及发展现代计筹机软、硬件技术，以使检测过程在快速和真正完全自动 化的模式下进行 h e r b e r tb o e m e r 在文献【1 5 1 中提到了用于铝轮毂的x 射线图像自动缺陷检测系统。此 x 射线自动检测系统包括四个主要部分：试件支撑系统、x 射线产生装置、将x 射线能 量转换为电信号的传感器和图像处理器。文中提到两种传感器：像增强器和闪烁体光电 二极管元件的线性阵列，并比较了它们的优、缺点 6 中北大学学位论文 射线自动检测的图像处理系统一般由图像预处理、缺陷分割、特征提取和模式识别 几部分组成。图像预处理由图像增强和图像复原组成。图像预处理是通过平滑、锐化、 边缘检测等手段达到增强的目的。从图像中去除噪声，去除背景，提取出缺陷是整个图 像处理中非常关键的一步，同时也是最困难的一步。缺陷提取技术应能对多种缺陷如裂 纹、气孔、夹渣、夹杂等准确定位，唯一有效的途径就是利用缺陷与它邻域的强度值对 比进行提取。图像经过边缘提取或阈值分割等分割处理后，也就得到了目标封闭的轮廓 线或轮廓线所包围的区域等形状。在缺陷特征值提取之后，需要借助模式识别的方法对 缺陷进行决策分类，最终实现缺陷的自动识别和质量评定 h e r b e r t 在文献【1 5 】中还讨论了用于像素分类的局部特征的定义、提取和结合。在图 像建立过程中对缺陷形态，信号和噪声进行了分析。在图像处理中。提出了非线性灰度 值变换和线性黑点校正等方法。作者将图像分割视为像素归类问题，讨论并说明了几种 提取孔洞所用的局部特征选择方法，然后基于这些特征用两种不同方法将像素归类分 割。vk a t t a n d j i a n 等通过数字射线实时成像法对铝铸件进行了无损检测【1 们。物体移动时 内部缺陷被自动检测且被标明类型。作者指出缺陷识别过程包括三部分：缺陷检测、特 征提取和识别，检测方法基于数学形态学，缺陷模板选择的特征有：形状、方位、宽度 和对比度，识别方法基于分类树。在图像分割时采用基于形态学“高帽变换”的自适应 阙值法。文章对中值滤波降噪处理后的图像用形态学重建的方法获得分割图像。小的高 帽变换适于裂纹的提取，而大的高帽变挨用于孔洞和缩松的提取。文中对形状、宽度、 方向、位置和对比度分别定义了特征参数用于建立缺陷模板，用类似聚类分析的方法建 。 ， 立了分类树。在缺陷识别时提出了一种新颖的算法实现物体的再连接，从而使裂纹的正 确识别成为可能【1 刀 德国的c l e h r 等人用基于摄像机模型的立体射线实时成像系统对内部缺陷进行三 维分析。他们用任意方向的两幅x 射线图像就能得到缺陷位置和体积【l 哪。d o m i n g om e r y 等人则将己有的缺陷检测技术与一种新的多视角算法结合起来，提出了铝铸件射线自动 检测的改进新方法【1 9 1 。针对在去除伪缺陷时可能将真实缺陷也去除的问题，作者提出了 基于两步分析的有效方法：分割和关系搜索。第一步使用传统的p x v 5 0 0 0 软件将缺陷 区域划分出来，而不考虑伪缺陷的数日；第二步尝试寻求各帧图像中缺陷间的联系。射 线图像中的真实缺陷出现位置应满足一些几何约束，利用视觉几何原理检出真实缺陷。 7 中北大学学位论文 使用该方法可将错误检测率降到零，结果表明它是一种去除伪缺陷和搜寻真缺陷的高效 方法。 另外，美国的研究者提出一种用于距离图像的基于c a d 的三维检测系统嘲这是 一种用在铸件距离图像中缺陷检测的自动化视觉检测系统，此技术用于检测平面、柱面、 球面和锥面等表面以及尺寸公差、普通铸件缺陷如凹点、浇注不足等。文中使用了基于 模型的二次曲表面分类技术，分类技术利用表面几何特征值和己知模型参数给出表面类 型，另外采用双向模板匹配方案检测整体缺陷。这些方法己用于大量具有实际缺陷的铸 铁件距离图像的检测，检测系统对铸件缺陷的正确分类率超过9 0 。德国的h s t r e c k e r 也提出了一些比较特殊的检测方法。他利用x 射线扇形束和针孔摄像机获取铝铸件散射 图像仁1 1 ，使用x 射线扇形集中柬照射整个物体层，而用针孔口获取这层辐射的散射图 像。这种方法的主要优点是仅用一维的机械转换就能得到三维的物体照片。作者针对在 x 射线投影图像中可见的缺陷( 大多为孔洞) 的自动识别和分类，研究了一种结合了局部 特征算子和灵活的图像匹配技术的方法渊。将检测得到的灰度图像用经验决定的局部特 征算子转换为二值图像，这种算子对缺陷比较敏感，而对常规物体结构如边缘、转角不 太敏感。作者实现了铝铸件孔洞的自动检测，此方法更适于不能使用投射法的x 射线无 损检测。 随着现代工业生产效率及产品质量要求的不断提高，促使x 射线检测方法的硬件设 备和数字图像处理技术不断囱前发展。未来的研究重点将集中在快速高效地处理超声波 信号，潍确地获取高质量缺陷的射线图像，以及利用先进的计算机软、硬件技术实现铸 件缺陷真正的自动化检测和质量评价另外，考虑将多种检测方法结合起来，达到最佳 的检测结果也是有待开拓的研究领域。 1 4 本文研究的主要内容 本文首先根据课题对图像处理功能的要求，选择合适的软件开发工具，然后通过所 开发的软件对采集的铝轮毂铸件缺陷x 射线检测的图像进行预处理、分割、图像轮廓提 取、特殊的边缘检测等方面的研究，寻找效果较好的图像预处理、分割和缺陷提取方法， 为以后的缺陷识别及整个检测系统的建立奠定基础。 因此，本文研究的具体内容包括： 8 中北大学学位论文 1 根据课题对数字图像处理软件的要求，选择合适的软件开发工具； 2 对于x 射线图像存在的噪声问题，寻找合适的减少噪声( 乎滑) 方法； 3 针对轮毅铸件灰度图像的对比度不高问题，找到合适的提高对比度方法； 4 针对轮毂铸件图像的缺陷区域小、缺陷所处位置不利于观察的问题，找到合适 的解决办法； 5 由于在减少噪声或采集的过程中，铸件图像或多或少的会有些模糊，针对这个 问题，找到合适的锐化方法，让模糊的图像变得更清晰； 6 由于处理后的图像，感兴趣的缺陷信息所在的地方只占整幅图像的一部分，这 给图像分析带来许多不便。针对这个问题，寻找合适的图像分割方法； 7 对于分割后，图像还存在的噪声问题，探索合适的降噪方法； 8 为了更进一步分析图像，对分割和分割后降噪的图像，设计合理的算法对其进 行边缘提取，为后续的缺陷分析和全自动缺陷识别检测系统奠定良好的基础。 9 中北大学学位论文 第2 章汽车铝轮毂x 射线实时检测系统的组成及其原理 x 射线检测实时成像及计算机图像处理技术( 简写为x r t i p ) 将光电转换技术和 计算机数字图像处理技术相结合，把不可见的x 射线图像通过增强方法转换为可见的视 频图像，再经计算机对图像进行数字化处理，使视频图像的对比度和清晰度达到x 射线 照相底片的影像质量，从而提高了检测灵敏度和缺陷识别能力。检测结果用计算机进行 辅助评片，图像可长期保存在计算机磁带或光盘上，可代替射线照相的底片，从而实现 了x 射线检测方法的电脑化和自动化团】。 铝合金铸造汽车轮毂生产厂基本上都是采用工业x 射线实时成像检测系统。与其它 检测技术一样，x 射线实时成像检测技术需要一套设备( 硬件与软件) 作为支撑，构成 一个完整的检测系统，简称x 射线实时成像系统。x 射线实时成像系统使用x 射线源 或加速器等作为射线源，x 射线透过被检测物体后衰减，由射线接收转换装置接收并转 换成模拟信号或数字信号，利用半导体传感技术、计算机图像处理技术和信息处理技术， 将检测图像直接显示在显示器屏幕上，应用计算机程序进行评定，然后将图像数据保存 到储存介质上。目前已经应用的x 射线实时成像检测系统有多种类型，如x 射线荧光 检验系统，图像增强器射线实时成像检验系统、成像板射线实时成像检验系统和线阵列 射线实时成像检验系统等。各种射线实时成像检验系统的基本构成部分是：射线源、机 械装置、射线转换器( 含a d ) 、图像处理部分、图像显示与存储部分、控制部分。本 文所研究的是图像增强器射线实时成像检测系统。 ， ， 2 i 系统的总体指标、要求和设计方案 2 1 i 系统主要指标和要求 ( 1 ) 视频输入可为p a l 或村t s c 及非标准视频信号； ( 2 ) 四路视频输入软件切换选择； ( 3 ) 灰度精度1 2 5 6 ，点阵扰动0 i 辩l j 讥哪不大于3 勰； ( 4 ) 空间分辨率；i 2i p l n m l ( 射线视场由1 2 0 m m 时) ；1i p m m ( 射线视场 由2 0 0 m m 时) ； l o 中北大学学位论文 ( 5 ) 对比度灵敏度：2 ； ( 6 ) 最高显示速度：视频速度( 2 5 帧秒) ； ( 7 ) 光学变倍；5 ； ( 8 ) 射线视场：最大由2 0 0 r a m ； ( 9 ) 射线管电压范围：3 0 0 k v ； ( 1 0 ) 具有数字图像处理功能；在检测工艺条件确定后，图像中标定的缺陷位置与实 际缺陷位置误差 1 0 2 m e v 时，才能发生电子对 图2 4 电子的康普顿散射截面与 入射光子能量的关系 效应，入射光子的能量除一部分转变为正负电子 对的静止质量外，其余就作为它们的动能。 ( 4 ) 瑞利散射 瑞利散射是入射光子和束缚较牢固的孳亏核。j 1 时，输出图像的对比度将增大； 当a l 时，输出图像的对比度将减少； 当a = l 且b 不等于0 时，使所有图像的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更 暗或更亮； 当a = l ，b = o 时，输出图像和输入图像相同； 当a = - i ，6 - - - - 2 5 5 时，输出图像的灰度正好反转； 当a o 时，暗区域将变亮，亮区域将变赔，点运算完成了图像求补运算。 2 算法实现 第一步：取得原图像的数据区指针； 第二步：取得原图像的宽度和高度； 第三步：用f o r ( 砬i ：o ；i h e i g h t * w i d ei ) 循环语句对原图像的每个像素进行搜 中北大学学位论文 索，并对像素的灰度值进行式3 2 的变换。 根据a 3 5 6 图像的特点，采用手动条形式对式3 2 进行变换如图3 2 中处理后的小对 话框，其中a 和b 每次变换单位为0 0 1 和0 1 。这样处理后的图像，对于缺陷的细节效 果较好。 3 效果图( 图3 2 ) 该图像为0 7 7 0 8 5 类型铸件，缺陷为缩孔，从处理后的效果可见，缺陷区域变得更 加清楚。 4 特殊的灰度线性交换( 反色) 处理前处理后 函j 2 灰度线性变换处理前后的效果图 图3 3 反色效果 只需把以上算法的第三步中的g ( 毛”；矿b ，y ) + 6 公式的口取一l ，6 取2 5 5 ，这时日q 中北大学学位论文 图像就变为图3 3 的效果。从处理的效果可见，反色能很好的发现小的缺陷，这对于长 时间工作的评片员来说，可以有效地防止漏判和误判现象。 5 局部的灰度线性变换 在铝轮毂的流水线检测过程中常常需要对图像的某些局部区域的细节进行变换，这 些局部区域内的像素数量相对于整幅图的像素数量往往较小，在计算整幅图的变换或转 移函数时其影响常被忽略捧，两从整幅图算得的变换或转移函数并不能保证在这些所关 心的局部区域得到所需要的增强效果。因此，这时局部变换就显得比较重要。 ( 1 ) 局部线性变换的算法实现= r 第一步：取得原图像中所划区域( 矩形) 的数据区指针； 第二步；取得原图像中所划区域( 矩形) 的宽度和高度； 第三步；用f o r 循环语句对所划区域的每个像素进行搜索，并对像素的灰度值进行 式3 2 变换。而原图像中未画区域的像素值( 灰度值) 不变。 ( 2 ) 局部变换的效果( 图3 4 ) ： 局部灰度线性变换 图3 4 局部交换的效果图 局部反色变换 3 1 2 灰度非线性变换 当用某些非线性函数，例如对数函数、指数函数等作为映射函数时，可实现图像灰 度的非线性变换 4 3 1 ，并且通过实验发现，只要变换公式的参数值选取得当，对a 3 5 6 系 列铸件也能得到所需要的增强视觉效果。对数变换、指数变换原理一样，在此只介绍对 中北大学学位论文 数变换。 1 理论基础 对数变换的一般表达式为： s = c l o g ( 1 + r ) ( 式3 3 ) 其中c 是一个参数，每次变换单位为0 0 1 ，r ( 0 ) 为图像灰度值，s 为变换后的 新灰度值。通过改变c 值可以完成图像灰度的扩散或压缩。 2 实现步骤 第一步：取得原图像的数据区指针； 第二步：取得原图像的宽度和高度； 第三步：用f o r ( i n ti = o ；i h e i g h t + w i d e ；i 什) 循环语句对原图像的每个像素进行 搜索，并对像素的灰度值进行式3 3 的对数变换，输出新的s 值。 3 效果图 图3 5 为对铸件进行的对数变换，从中发现跟处理前的原图相比，处理后图像变暗 了，并且缺陷处轮廓更明显，达到了改善效果。此图的c 取值为0 3 6 。 3 2 图像的几何变换 处理前 图3 5 对数变换 处理后 图像的几何变换是通过改变像素的位置来实现的，主要包括图像的平移、镜像、缩 放、转置、旋转和错切等。针对铸件缺陷图像的特点，例如，缺陷处很小、缺陷所处位 置不利于观察等等。因此，在图像处理系统软件中，采用几何变换的图像放大和图像任 2 8 中北大学学位论文 意角度旋转。 量化后的数字图像信息是以离散形式来表达的。对图像的放大、旋转进行变换时可 能产生一些原图像中非整数位置的点，这时需要进行插值运算来计算出该点的像素值。 一般的方法是直接赋值为和它最相近的像素值( 最邻近插值) ，也可以通过双线性内插 法、三次卷积法等插值算法来实现。下面介绍以上三种插值算法的优缺点。 1 最邻近插值法 它的思想很简单。对于通过反向变换得到的一个浮点坐标，对其进行简单地取整， 得到一个整数型坐标，这个整数型坐标所对应的像素的值就是目的像素的值。也就是说， 取浮点坐标最邻近的左上角点对应的像素值( 相邻像素的坐标差值为1 个像素单位) 。 可见，邻近插值简单且直观，但得到的图象质量不高。 2 双线性内插法 对于一个目的像素，设其坐标通过反向变换得到的浮点坐标为r f + “，j + v j ，其中i 和，均为非负整数，和v 为【0 ，1 n 间内的浮点数，则这个目的像素的值f ( i + ，j + v ， 可由原图像中坐标为r f ，_ ，j 、r ，+ l ，_ ，j 、r f ，+ l j 和r f + l ，_ ，+ l ，所对应的周围四个像 素的值来决定，即 ，( i + t l ，j + v ) = 1 一t 1 ) o v ) ，( i ，j ) + n u ) v f ( i , j + 1 ) + u ( 1 一v ) f ( i + 、j ) + 刚 + _ l ，j + 、) 其中，f ( i ，j 表示r f ，j 处的像素值，其它类推。 这就是双线性内插法。双线性内插法计算量大，但放大、旋转后的图像质量高，不 会出现像素值不连续的情况。由于双线性内插法具有低通滤波器的性质，使高频分量受 损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。 3 三次卷积法 三次卷积法能够克服前面两种算法的不足，计算精度高，但计算量大。它考虑一个 浮点坐标( i + u ，j + v ) 周围的十六个邻点，目的像素的值厂( f + “，j + v ) 可通过如下的插 值公式得到】： ( f + u , j + 谚= 阳】 司 c 】 ( 式3 4 ) 中北大学学位论文 喜e 中，【彳】= g ( 1 + “) s ( “) s o 一“) s ( 2 一站) ) ，【c 】= f q 一l ，n f ( t ，力 f ( i + 1 力 f q 七2 。n 邝一1 ，+ 1 ) f q ，j4 - q f ( i + l ，j + d f ( i + 2 ，_ ，+ 1 ) 叩 4 - v ) s ( v ) s o v ) s ( 2 一访 f ( i - 1 ，+ 2 ) f ( i ，_ ，+ 2 ) f q + 、。j + 砼 f ( i + 2 ，+ 2 ) f l 一2 i 叫2 + i 叫3 ，i 叫 1 这里，双叻= 4 8 m + 5 f 2 一曲3 j 兰| 叫 2 ，它是对s ( 曲= 墨笔竽的逼近。 。 1 0 , 1 w l 2 ， 综上所述，本论文中的图像放大采用三次卷积法进行插值。由于旋转计算量本来就 很大，所以图像旋转采用最邻近插值。 3 2 1 图像放大 1 理论基础 假设图像x 轴方向放大比率是屯，y 轴方向放大比率是七，那么原图中点g o ，y o ) 对 应与新图中的点g 1 ，妒) 为： x ，l = x u x k ( 式凶 = y o x k y r 。 其中，乞和髟都大于1 亨于放大图像时产生了新的像素，可通过三次卷积骘搏值算法 来近似处理。 2 放大图像实现步骤 ( 1 ) 取得原图像的数据区指针。 ( 2 ) 通过对话框获得放大比例系数：t ，k y 。更改图像的宽度和高度。 ( 3 ) 每个像素依次循环，并对产生的新像素，进行三次卷积法来插值。 曲d 曲棚 ，一，l ，l 乙 一 + + 们门m 们 ，。一， = b 中北大学学位论文 图3 6 对实验小球用三种方法进行3 5 倍放大的效果图 3 效果图( 当吒= = 3 5 时) ， ， ， 图3 6 是在实验过程申对小球进行的三种插值算法放大的效果观察图3 6 不难发 现：第一，最邻近插值法得到的图像质量是最差的。原本光滑的球直接经过放大后变得 极不光滑，球的边缘也出现了走样，出现了马赛克现象，但是并没有模糊图像。第二， 双线性内插法，得到了较好的图像质量，从画面质量上看，图像产生了轻微的模糊感 第三，三次卷积法得到的图像质量最好。它同时具有最邻近插值法和双线性内插法的优 点。 图像放大对于那些图像上有问题，并且有问题处的地方又很小时，放大就起到了它 的作用。 3 l 中北大学学位论文 3 2 2 图像任意角度的旋转 1 理论基础 图像的旋转必须指明图