油气管道焊接缺陷射线图像检测研究

发布时间：2020-10-21 22:19

　　 在机器制造以及石油化工建设中,焊接作业是这类制造与施工行业的关键步骤,其完成质量以及完成效率,直接关系着企业的生产水平以及产品使用安全和使用寿命,因此随着自动化领域以及计算机领域的不断发展,对传统的焊接缺陷检测提出了进一步的要求,实现将现有的数字图像处理技术与检测识别技术应用在传统的检测方法中,形成了一类新的课题。本文通过将现有的X射线缺陷图转化为数字图像,利用图像处理技术对图像完成降噪滤波、特征检测、特征提取以及最后的缺陷分类。在第三章主要为图像的增强处理和降噪处理,包含幂次变换、直方图规定化对图像作增强处理,并且同高斯平滑、中值滤波、双边滤波、基于形态学的权重自适应图像去噪算法完成对图像的降噪处理。在第四章主要为边缘检测和区域分割,该部分的作用在于将图像中的目标(缺陷)与背景完成分离,以便后期提取和进行区分,在边缘检测中,通过Sobel算子、Prewiit算子、Roberts算子获得缺陷部分的边界,拉普拉斯高斯算子(Lo G)和高斯差分算子(Do G)二者为特征检测部分的算子,通过计算图像中的响应点,完成对缺陷部分的匹配为下章特征检测匹配进行铺垫。通过引入Otsu法、迭代法、最大熵阈值法将缺陷与背景进行分离。在第五章中,分别使用基于尺度特征不变的检测匹配算法(SIFT法)和加速稳健特征算法(SURF法),对将缺陷部分与缺陷图进行检测匹配并对其进行标记。利用梯度直方图算法(Ho G法),计算图像中的方向梯度,并通过相应处理可将方向梯度作为训练样本进行训练。第六章部分,主要使用两种不同的算法进行分类,基于支持向量机的图像识别分类和基于连通域检测的图像识别,并依照相应阈值进行分类。通过上述几章内容,分别完成从输入原始图像开始的预处理部分,即图像的增强和图像的降噪;并对初始过得图像进行边缘检测和区域分割,实现目标与背景的分离,使有效提取图像中的缺陷部分;而后检测缺陷特征并完成对缺陷部分的匹配;最后通过分类器完成几类缺陷的识别分类。
【学位单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TE973.3
【部分图文】：

图 1-1 浴盆曲线示意图作为油气管道建设中极为重要的环节，其施工效率以及施工的进度，但由于其本身是一个复杂的过程，通常在施以及各类非人为因素的影响。在焊缝中常见的几种焊缝夹渣、未焊透、未熔合等等。因此为防止存在的缺陷影响缝进行无损检测，常见的无损检测方法包括射线检测、超粉检测等等，其中射线检测，尤其是 X 射线检测最为常检测方法。Gray J 和 Tillack[4]在其一文中提到焊接缺陷取以及焊接缺陷的识别处理是焊接图像数字处理技术的年数字信息技术以及相应设备的发展，将传统的底片形成为现实，因此数字化图像批量处理，实时成像等就有了接缺陷识别分类方面，尤其在图像处理以及缺陷特征提，射线检测相较于其他检测方法具有一定的普遍性，因

成像方法通过射线对被检测工件进行照射，之后由于胶片受到内部存在的缺陷底片，最后通过在评片灯下测量缺陷尺寸，判法也是较为普遍也是较为原始的检测方法。近几年的技术更替，通过利用专门的射线图像扫描仪，将胶片化图像已逐渐成为主要方式，该方法可将射线图像保存为数字调取。而且可通该方法完成数字图像信息的收集。还可使用缺陷底片的拍摄处理，但该方法受限于拍摄设备，相较于前者度较差。实时成像检测方法成像检测方法通过射线发生装置与计算机技术结合，可通过对，实现对检测图像实时观察。其工作流程首先通过相应设备发，照射至被检测工件，并利用专用的图像采集设备将图像收集像，如图 1-2 所示。

图 1-3 基于焊缝背景模拟的焊接缺陷分割效果图[15]接缺陷 X 射线图像提取研究概况年，Yoshiaki Shirai 率先提出有关焊接射检测方法。该算法边界密度参数和扫描焊道、检测焊缝两个部分组成。在随检测方法，提出了三种边界的检测方法：可变门限法、确方图法[23]。年，国际焊接学会（IIW）在《British Journal of NDT》上刊检测的研究报告，并且介绍了关于图像检测、去噪以及增测筛取焊接射线图像中缺陷图像，消除数字化图像所带来4]。年，Gray.A 提出关于实时焊接图像缺陷提取方法，即根据缺而采用阈值算法筛分提取缺陷位置，该方法在对提取裂纹
【参考文献】

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本文编号：2850662