對埋弧焊X射線焊縫圓形和線形缺陷圖像進行分析,針對焊縫缺陷局部圖像強噪聲、弱對比度和常規(guī)方法不易區(qū)分類型的特點,將主成成分分析的思想引入焊縫圓形和線形缺陷類型分類。分析缺陷疑似局部圖像自相關矩陣特征值發(fā)現(xiàn),圓形線形焊縫缺陷疑似局部圖像分類問題可降維為一維問題,極大地簡化計算和提高運算速度。基于此給出圓形和線性缺陷分類算法,由于將缺陷圖像分類問題降維,使得分類算法對模板的選擇具有較強的魯棒性。通過現(xiàn)場超過400張焊縫缺陷局部圖像的實驗表明,無論如何選取模板,線性缺陷的識別率均在98%以上,圓形缺陷的識別率在89%⁹8.8%之間,且在16次模板更換實驗中,4次圓形缺陷識別率達到98.8%。 

【文章來源】：儀器儀表學報. 2016,37(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

射線焊縫圖像

able特征名稱符號特征公式長寬比G1L/e長度面積比G2e/A面積外切矩形比G3A/Ar圓形度G4p2/4πA矩形度G5W/H*海伍德直徑G6dH角度G7Θ表中，L為長軸，e為短軸，A為缺陷面積，Ar為外切矩形面積，p為缺陷周長，W/H*為缺陷外切矩形寬和高之比，dH為與缺陷有相同面積的圓的直徑，θ為缺陷軸對焊縫法線的角度。求取上述缺陷的幾何特征值需要對缺陷進行準確的分割。實際計算中，需先計算感興趣區(qū)域(ROI)，然后提取疑似局部圖像，最后分割疑似局部圖像獲得幾何特征值。首先給出疑似局部圖像的定義。圖2中外切矩形為分割出的疑似缺陷外切矩形，擴展5個像素點后的區(qū)域為疑似局部圖像(suspecteddefectregion，SDR)。圖2疑似局部圖像定義Fig．2Definitionofsuspecteddefectregion

520儀器儀表學報第37卷圖3所示是提取的部分圓形和線性缺陷的疑似局部圖像，兩種缺陷在視覺上有差別。但準確分割圖3中的所有缺陷顯然是十分困難的，分割后通過統(tǒng)計圓形和線形缺陷的幾何特征值發(fā)現(xiàn)，由于焊縫圖像中噪聲的存在，試圖通過分割后的任何一個幾何特征值去區(qū)分缺陷類型都是不現(xiàn)實的。因此本文提出一種新的實時線形和圓形缺陷分類方法。圖3缺陷疑似局部圖像Fig．3Suspecteddefectregionsofdefects3缺陷的數(shù)學描述為了便于分析描述，圖3所示的缺陷圖像被歸一化為25+25的大小，部分圖像如圖4所示。圖4缺陷歸一化圖像Fig．4Normalizeddefectimages從圖4看出，不同類型缺陷圖像在視覺上有一定的規(guī)律性，而非隨機散亂的。用向量f來表示大小為h×w的灰度圖像，有:f∈Rm(1)式中:m=h×w。為了書寫和計算方便，f向量可以通過將圖像的像素點按照行優(yōu)先的原則逐個排列予以生成。按同樣的排列方式將n個樣本圖像構成矩陣S=［f1，f2，…，fn］∈Rm×n。矩陣S中每一列代表一幅缺陷圖像，缺陷的平均圖像就可依下式給出:ψ=1n∑ni=1fi(2)從識別的角度出發(fā)，設缺陷圖像的特征是由缺陷圖像和均值圖像之差而得，這一差值稱之為缺陷特征圖像，有:di=fi－ψ(3)式中:di為fi的缺陷特征圖像，缺陷特征圖像可構成缺陷特征矩陣S－=d1，…d[]n。S－不僅維度較高，而且各樣本特征圖像間可能存在數(shù)據(jù)冗余，增加計算量。從圖3也可知，實際X射線焊縫缺陷疑似局部圖像的噪聲較大，反映在di中會影響識別的準確性。為提高計算效率，需將噪聲和冗余數(shù)據(jù)的維度濾去。首先考慮，若樣本中的某些維度，在所有樣本上的變化不明顯，該維度對識別顯然不起

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3140917