應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡判別x射線探傷底片的設想doc(編輯修改稿)
2025-08-14 03:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 線底片轉(zhuǎn)變?yōu)槟M圖像（圖像采集） ，然后用 A/D 轉(zhuǎn)換器將模擬圖像量化成 8bit 灰度圖像輸入計算機處理。圖 像轉(zhuǎn)換器A / D轉(zhuǎn) 換計算機監(jiān)視器打印機存儲器 圖 2 系統(tǒng)組成框圖二． 圖像預處理 5 / 10經(jīng)量化后的底片圖像中，不可避免地存在多種噪聲。為了正確無誤地抽取缺陷特征，需要在底片自動評定前進行適當處理，其中包括：（一）灰度變換 焊縫 X 射線照相底片圖像的灰度范圍一般較窄，對比度差，尤其是在缺陷部位。經(jīng)過灰度變換可使圖像動態(tài)范圍加大，拉寬圖像灰度域，使得圖像清晰，特征明顯。（二）濾波噪聲使圖像模糊，分析困難。濾波操作可有效地消除多種干擾，突出圖像中的目標對象，是圖像預處理最重要的工作。由傳感器或信道引起的噪聲通常呈現(xiàn)孤立離散性分布,常與鄰域象素有比較明顯的差異。噪聲消除平滑時，系統(tǒng)順序檢測每一個象素，以當前象素 f（j，k）為中心，取一個 NN 的窗口（N=3，5， 7，… ） ，f（j，k）與鄰域象素 f（m，l ）之差的絕對值為 εi。其中，m=－(j－1)～+(j －1)。l=－(k－1)～+(k－1)。i=1,2,…,(N（N－1）)。再定義一個統(tǒng)計變量 CNT（初始值為零） 、門限值 V 和噪聲參照值 Y。將 εi 逐個與 V 作比較，如果εi≥V，CNT 加 1。比較完畢，判斷 CNT 是否大于 Y，如果條件為真，則確認 f（j，k）為噪聲，繼而用窗口象素均值代之。否則，f（j ， k）不變。 （三）圖像二值化只有兩個灰度級的圖像稱為二值圖像，即只有“0”和“1” 6 / 10兩個灰度級的圖像。金屬結(jié)構(gòu)圖像二值化時，最常用 的方法是設定某一閾值 T，大于 T 的像素群以 1 表示，小于等于 T 的像素群以 0 表示。將焊縫 X 射線照相底片圖像二值化后有利于對圖像邊界的跟蹤。（四）焊縫缺陷的輪廓線跟蹤計算機對經(jīng)過預處理、二值化后的缺陷圖像進行光柵掃描，尋找還未打上已跟蹤標記的邊界點 B(0)，如發(fā)現(xiàn)這樣的點，就開始一條邊界線的跟蹤。在 B(0)的 8 鄰域中，按逆時針的順序，判斷像素的值，將最先遇到的 1 像素 B(1)作為下一個邊界像素進行跟蹤。 在 B(1)的 8 鄰域中，繼續(xù)按逆時針方向?qū)ふ?1 像素，并把它定義為 B(2)。用同樣的方法可求出 B(3)、B(4)、…。如果B(m+1)=B(1), B(m)=B(0),則一條邊界跟蹤結(jié)束， B(0) 、B(1) 、…、B(m1) 形成一個缺陷邊界線。
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