基于自适应阈值法的合金弹头缺陷尺寸测量算法研究.pdf

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基于自适应阈值法的合金弹头缺陷尺寸测量算法研究韩婧,陈友兴筺引言要:在合金弹头缺陷尺寸检测中,针对传统分割算法无法在复杂背景下将缺陷完整分割的问题,采用了自适应阈值分割算法。该算法在分割时,图像的每个像素对应的阁值不同,可避免缺陷和背景错误划分,而且可以在保证缺陷完整分割的情况下避免噪声带来的干扰。给出了缺陷分割过程,完成了缺陷尺寸计算,并对尺寸计算的准确度进行了分析。实验结果表明,:图像分割;自适应闽值;平滑滤波;尺寸测量合金弹头、弹体生产运输及使用过程中,由于各种原因,弹体难免会产生各种缺陷,缺陷的无损检测对于弹头弹体的安全生产及使用具有很重要的意义¨。常见的检测方法有超声检测法、涡流检测法和湎呒觳夥ǖ取1疚牟捎肵射线检测法来检测,计算缺陷尺寸,有较高的检测精度,对于判断缺陷的存在程度以及配合其他方法进一步判断产品是否合格具有重要的意义。基于湎叩娜毕菁觳庹逅悸罚紫韧ü工业杌采集数字图像,但是由于检测系统自身的问题,图像会带有一定的噪声,所以要对图像进第卷第应用文章编号:——.中北大学仪器科学与动态测试重点实验室,山西太原;斜贝笱畔⒂胪ㄐ殴こ萄г海轿魈摘中国分类号:ǎ瓹基金项目:国家自然科学基金作者简介:韩婧,女,山西太原人,硕士研究生,主要从事信号与信息处理技术研究。:.通信联系人:陈友兴,副教授。硕士生导师,主要从事超声检测技术研究。:::,—甎,琲,瓺瑃,.,琣篿;籹;收稿日期:——;修回日期:——.;甋琓,
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逳云瑈瑈粄手三豢赸枷裨ご雌敞垴豫自适应阈值法缺陷分割鲁瑈比度,则须选择琤,这样原图像在区间,行去噪预处理,之后对缺陷进行分割,最后按照一定的方法计算缺陷的尺寸。而基于图像的缺陷尺寸计算的核心在于对缺陷的准确分割。在实际应用中,最常用的是阈值分割法,它利用图像目标和背景的灰度差,通过设定阈值把像素点按灰度级分为若干类,从而实现图像分割。较为常见的阈值分割法有最大方差阈值法和自适应阈值法。法的优点在于它能够自动确定最佳阈值,但是该方法在分割过程中对图像上每一个像素点都使用了相等的阈值。而在实际应用中,特别是背景复杂的图像中,单一阈值并不能将想要的目标准确分割。所以,本文采用自适应阈值法,该方法优点是每个像素对应的阈值可能不同,适合分割背景较为复杂情况下的目标。图像去噪在射线图片的采集过程中,无法避免地会产生噪声,而绝大多数为随机噪声。随机噪声往往具有对称性和抵偿性,因此可以采用多帧图像叠加的办法来实现去噪,本文对所采集的图像进行多帧叠加,然后分别求出其峰值信噪比以求得其最佳叠加帧数。仿真结果如图荆谝欢ǚ段诘又∈蕉啵值越高,考虑到采集以及运算时间不能太长,本实验中叠加帧。图像增强图悄车返腃枷瘢捎谧蟛嗷塾氡景的灰度差比较小,不易分割,所以首先要对其增强。考虑到原图像的特点及后续分析需要,本文采用分段线性灰度增强。分段线性灰度增强的原理如图荆N淳淼牡稢肌设原图像瑈幕叶任~銮亢蟮耐枷瑈狾~侄蜗咝员浠缓躥,埽瑈艹瑈根据此公式,可选择、的值,以达到不同的增强效果。如欲增强图像左侧缺陷部分的对口琈亩段Ъ跣×耍谇鋄亩范围增加了,故在区间冢亩员榷鹊玫搅嗽强,增强后的图像如图尽为了识别并计算缺陷的尺寸需要将缺陷部