铝合金焊缝X射线底片缺陷计算机辅助识别若干关键技术.pdf

宋永伦等：焊缝X 射线底片计算机辅助评定的若干关键技术 焊缝X 射线底片计算机辅助评定的若干关键技术 1 1 2 2 2 宋永伦 闫志鸿 张万春 蒋立 周贵强 （1. 北京工业大学 机电学院 2. 中国航天科技集团 长征机械厂） 摘要：本文从 X 射线底片的数字化、焊缝提取与缺陷分类、全景信息评定等方面阐述了用于焊缝 X 射线底片计 算机辅助评定的几个关键技术的构成，以便使这一具有多学科特征的信息化技术能不断发展来满足工业界的需求。 关键词：焊缝 X 射线底片 计算机辅助评定 射线检测信息化是现代无损检测技术发展中的一个重要分支。焊缝X 射线底片自动评定技术的研究在 、 、 国内外一直受到高度重视，日本，英国，美国，加拿大等国家在这方面的研究较早[1 3 5] 。1968 年，日本 [2] 东京大学的Y.Shirai 在日本无损检测协会的会议上提出了焊接X 射线底片的自动检测方法 。其算法主要 用于提取边界特性及其相关参数，用于检出焊道和焊接缺陷。1979 年，日本井上胜敬研制了一个焊接图像 的在线处理系统。该系统的主要部件是一个二值图像处理器（BIP ），配置相应的软件流程，取得了较好的 效果[4] 。1982 年井上胜敬进一步提出了焊接缺陷自动识别与分类系统，该系统由学习系统和分类系统组成。 在识别系统中，采用统计方法计算缺陷的五个特征参数，然后通过与学习系统得到的特征参数进行比较， 从而判别缺陷的性质[6] 。1987年，British Journal of NDT 杂志刊登了在X 射线实施检测中焊缝缺陷的自动 识别，提出了三个实时处理系统。焊缝缺陷的X 射线实时自动判别系统属于复杂的模式识别领域，需要较 高的硬件支持和专门的图像分析算法[7] 。90 年代以来，在计算机技术和人工智能技术的方面取得了很大的 发展，这大大加快了评片系统自动化进程[8－13]。 我国在80 年代初期，已研制出微型机焊接缺陷自动检测系统，该系统提出了“模块差分法”来加强模糊 X 光片图像的锐化效果，运用加权Freeman 码以利某些几何图形的边缘轮廊跟踪及特征抽取；设计了多级 识别系统（树状分类器），使识别系统简化、有效[14] ；90年代以来，在X 射线实时成像系统的基础上，利 用图像处理、缺陷分割、模式识别和图像数据库技术，按照GB3323-87 标准曾研制了一种自动评片系统。 该系统具有X 射线实时成像、探伤图像获取、缺陷检出、缺陷识别、几何尺寸测量和自动评片等功能，并 [15－17] 自动生成探伤报告 。1992 年孙忠诚在对图像进行了一系列的去噪处理后，提出了一种能显著提高检 测图像对比度的S-T 非线性灰度变换方法。在其基础上，将该变换用于图像增强，然后根据缺陷的灰度值 较低，穿过缺陷的线灰度梯度会发生两次或多次从正到负变化的特点，运用灰度梯度法成功地提取和分割 出了焊缝中的缺陷。这种方法用于X 射线焊缝缺陷底片中的条状缺陷的提取和识别获得了较好的效果[18] 。 周伟等提出了用边界增强算子对焊缝图像中的缺陷轮廓和焊道边界进行增强处理，在其基础上再利用32×32 的大窗口平滑算子进行平滑滤波、模拟出背景图像，而后将原图像减去背景图像得到减影图像，并选用合 适阈值完成对缺陷的二值化提取[19] 。2001 年，刚铁等人对基于数学形态学的焊缝图像的缺陷提取与分割方 法进行了研究并获得了进展[20、21] 。2003 年，孙怡等人针对图像增强器射线实时成像中螺旋焊管焊缝缺陷， 提出了基于图像空间特性的模