图像分割技术在辐射检测中的应用

时间:2018-12-22 07:39:55 来源:猇亭新闻网 作者:匿名
  

1射线检查和数字图像处理

由于几何不清晰,固有的不清晰,散射线等,X射线胶片负片降低了胶片上图像清晰度的对比度。胶片上的雾掩盖了缺陷的微妙特征。数字图像处理首先建立图像的数字模型,即,将连续图像空间采样成数字矩阵,然后通过一系列数字处理,最后转换成人眼睛可识别的连续图像。为了适应计算机的处理,图像函数f(x,y)的空间坐标和幅度被数字化。空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样,并且幅度数字化被称为灰度级量化。

2图像分割

所谓的分割是根据特定规则将图像或场景分成若干部分或子集的过程。该分割的目的是将图像的分量分离成与场景中的实际对象相对应的多个子集。

图像分割的基本概念是在图像中提取有意义的特征或需要应用的特征。这些特征可以是图像场的原始特征,例如对象占据区域的像素灰度值,对象轮廓曲线和纹理特征等;或空间谱或直方图特征等。在对应于图像的对象的特定部分中,其特征(灰度,颜色,纹理等)是相似或相同的,但是在对象的不同对象或部分之间,其特征显着地改变。不同种类的图像,不同的应用要求不同于所需的特征,当然,特征提取方法也不同,因此没有普遍适用的优化方法。

2.1图像阈值分割

图像阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术,它利用了要提取的对象和图像背景之间的灰度特性差异,并将图像视为具有不同灰度级的两种类型的区域(目标和背景) 。合适阈值的组合用于确定图像中的每个像素是否应属于目标或背景区域,从而产生相应的二进制图像。阈值分割不仅可以大量压缩数据,降低存储容量,还可以大大简化后续的分析和处理步骤。

假设原始图像f(x,y)在f(x,y)中找到合适的灰度值作为具有一定标准的阈值t,则通过上述方法得到的图像g(x,y)可以通过下面的公式Express:可以看出,为了将目标与复杂场景区分开并完全提取其形状,阈值选择是阈值分割的关键。如果选择的阈值太高,则会将太多目标点错误分类为背景;如果选择的阈值太低,则会发生相反的情况。常用的阈值选择方法包括直方图阈值分割方法,多阈值分割方法和模糊阈值分割方法。

2.2直方图阈值分割

图像的灰度级范围为0,1,...,N-1。设灰度级像素i为ni,灰度级i的出现概率定义为: pi=niN

灰度直方图是灰度级的像素数ni与灰度级i之间的二维关系。它反映了图像上灰度分布的统计特性,并成为使用像素灰度级作为属性的分割方法的基础。前Prewitt提出了直方图双峰方法,即,如果灰度直方图显示出明显的双峰,则选择对应于双峰之间的谷的灰度级作为阈值。设定要分割的图像f(x,y),并且其直方图如图4所示。 1. F(x,y)的灰度范围是

[Z1,Zk],从图中可以看出,灰度级Zi和Zj有明显的峰值,Zt有谷点。通常,这是在深色背景上具有更亮物体的图像。合理选择Zt使得B1频带尽可能多地包含与对象相关联的灰度级,而B2频带包含与对象相关联的尽可能多的灰度级。

3使用Photoshop处理探伤图像

在射线照相检查中,焊缝缺陷在孔隙,钨,裂缝,烧穿,底切,凹陷,未熔合和不完全渗透中很常见。常见的铸造缺陷包括裂缝,气孔,松散,冷隔板和夹杂物。首先,将探伤图像数字化,如图2所示。

3.1钨缺陷图像的处理

在焊接过程中,钨在焊接金属中熔化,形成钨夹杂物。由于钨具有比铁更大的原子系数和密度,因此他吸收的辐射比铁更多。在负面,钨夹杂物表现出不规则的低亮度点。图3是钨夹杂物的探伤图,其直方图如图4所示。

从原始图像可以看出,缺陷特征的影响相当模糊且几乎不可见。现在通过图像处理来说清楚。但是,考虑到标记对该图像的影响,并且缺陷特征的影响太小,直接对图像进行阈值处理是没有用的,因此我们可以处理特定区域而不处理其他部分。首先选择要处理的缺陷部分,并且缺陷周围的像素灰度级尽可能接近。如图5所示,处理右侧的缺陷。选定范围。子区域直方图如图6所示。

它是锐化的,并且选择用于锐化的参数是217%,半径54.5和阈值7.对子区域执行阈值分割,并且获得的效果如图4所示。以相同的方式,另一个特征图像被分区和阈值化。最终效果图如图8所示。分区分割是一种在图像灰度不均匀时应使用的方法。

3.2气孔缺陷图像的处理

焊缝缺陷中的孔隙分为分散的孔隙和致密的孔隙。分散的孔是由于焊条没有干燥而焊接部分不干净的事实引起的。分散的孔不均匀分布且不规则,尺寸不相等。胶片上有许多黑点,中心的黑度很大,边界处的黑度很小。图9是分散的气孔及其直方图的图片。

首先,它被脱色和去斑,图像变得尖锐。所选参数为157%,半径为8.6像素,阈值为0.使用阈值命令对图像进行分段。所选参数为128,如图10(b)所示。最终处理结果如图10(a)所示。毛孔的特征黑点非常清晰,便于电影评论。

4。结论

图像分割技术是一门发展中的学科。本文使用Photoshop对实际探伤图像进行分区和分割,取得了良好的效果。通过数字探伤图像的分割处理,图像特征缺陷一目了然,便于评估者评估工件的缺陷程度,提高评估的准确性和便利性。阈值分割不仅可以大量压缩数据,降低存储容量,还可以大大简化后续的分析和处理步骤。随着分割技术的进一步发展,分割技术在检测中的作用将变得更加重要。

摘录自:中国计量与测量网络

[关键词] X射线,图像分割,AOC官方网站,北京世纪奥克

>

下一页:图像分辨率测试卡的结构和标准

博客园