稀疏求解在X射线焊缝图像缺陷检测中的应用研究

发布时间：2023-04-14 20:38

　　随着石油工业的不断发展,针对在焊接过程中可能出现各种问题,会导致焊缝出现缺陷,将会影响产品的质量和安全,所以对焊接图像的缺陷检测尤为重要。由于对图像处理技术和模式识别的深入研究,计算机智能检测以其高效性和客观性等方面的优势被广泛应用到油气管道焊缝缺陷检测中。针对X射线焊缝图像缺陷检测的特殊要求,本文提出了基于稀疏描述的X射线焊缝缺陷检测方法,不同于传统的缺陷检测算法,论文所提算法无需进行缺陷的分割及求取缺陷几何及纹理特征值,避免了特征值求取带来的误差,通过SDR图像,直接判断疑似区域是否为缺陷,极大的提高了识别的准确性。由于基于稀疏描述的缺陷检测依赖一组系数对待检测图像进行判定,因此任一图像的干扰不会对总体识别结果造成影响,极大的提高了识别算法的鲁棒性。论文在分析X射线焊缝图像噪声及对比度的基础上,有针对性的给出适合于X射线焊缝图像降噪的高斯滤波及直方图均衡增强算法。通过实验对降噪及增强算法进行了验证,实验表明,在高斯降噪及直方图均衡后,图像峰值信噪比可由26.7675提高至41.9197。为了准确识别X射线焊缝图像中的缺陷,论文提出提取感兴趣区域(Region of Interest...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 无损检测的发展现状
        1.2.2 基于图像处理的缺陷检测
        1.2.3 基于稀疏描述的缺陷检测
        1.2.4 发展趋势
    1.3 焊缝缺陷检测系统的框架
    1.4 本文主要研究内容
    1.5 本章小结
第二章 X射线检测技术
    2.1 X射线检测技术相关基础知识
    2.2 X射线检测原理
    2.3 X射线成像原理
    2.4 典型焊接缺陷的种类与产生原因
    2.5 本章小结
第三章 X射线焊缝图像分析
    3.1 焊缝图像特点
    3.2 降噪及增强处理
        3.2.1 图像降噪
        3.2.2 图像增强
    3.3 ROI区域分割
        3.3.1 ROI分割过程概述
        3.3.2 大津法分割
        3.3.3 边缘检测
        3.3.4 Hough变换直线检测
    3.4 疑似局部图像分割
        3.4.1 灰度阈值分割方法
        3.4.2 密度聚类分割方法
    3.5 本章小结
第四章 基于稀疏求解算法的缺陷检测
    4.1 信号的稀疏表示
        4.1.1 稀疏表示模型
        4.1.2 观测矩阵的特性研究
        4.1.3 信号的观测数量
        4.1.4 稀疏重构算法
    4.2 过完备字典的训练
        4.2.1 基本原理
        4.2.2 字典学习的核心问题
        4.2.3 字典矩阵的构造
    4.3 正则化理论概述
        4.3.1 正则化
        4.3.2 范数
    4.4 最优化方法求稀疏解
        4.4.1 L0与最速下降法
        4.4.2 L1正则化求解
        4.4.3 L2与正交匹配追踪法
    4.5 本章总结
第五章 焊缝缺陷检测系统功能的实现
    5.1 系统的功能分析
    5.2 总体构架
        5.2.1 系统总体布局
        5.2.2 系统的硬件结构
    5.3 软件的开发环境
    5.4 软件功能实现
        5.4.1 系统登录页面
        5.4.2 图像处理页面
        5.4.3 图像检测页面
    5.5 本章小结
第六章 实验结果及算法比较
    6.1 实验模型
    6.2 归一化影响的比较结果
    6.3 运行时间的对比
    6.4 参数影响结果
    6.5 实验结果分析
        6.5.1 归一化分析
        6.5.2 运行时间分析
        6.5.3 误判分析
        6.5.4 算法比较分析
    6.6 本章总结
第七章 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果



本文编号：3790810