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X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别  
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【英文篇名】 Research of Image Processing and Defect Recognition for Industrial Radiographic Weld Inspection
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【作者】 张晓光; 林家骏;
【英文作者】 ZHANG Xiao-guang~(1; 2*); LIN Jia-jun~2 (1. College of Information Science and Engineering ECUST; Shanghai 200237; China; 2. Mechanical & Electronic College of China University of Mining and Technology; Xuzhou 221008; China);
【作者单位】 华东理工大学信息科学与工程学院; 华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237中国矿业大学机电与材料工程学院徐州221008;
【文献出处】 华东理工大学学报 , Journal of East China University of Science and Technology, 编辑部邮箱 2004年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 射线图像; 焊缝检测; 图像处理; 缺陷识别;
【英文关键词】 radiographic image; weld inspection; image analysis; defect recognition;
【摘要】 根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。
【英文摘要】 The algorithm of image noise reduction and enhancement is designed according to the characteristics of weld radiographic image, in the case of various unfavorable factors such as bad contrast ratio of weld defects, illumination asymmetry and many textures; the algorithm for extracting the weld (defect) is designed, based on edge inspection under weld background condition. Through analyzing weld (defect) features, defect feature parameters are selected, the fuzzy neural network model used to recognize weld (...
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP274.4
【正文快照】   X射线照相法探伤检测是一种工业应用十分广泛的检查方法,具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高等优点,利用检测结果可确定工件缺陷的类别、位置和大小,以此判断工件是否合格。通常X射线焊缝底片的评定是由有经验的专业评片人员在观片灯下进行,通过肉眼观察底片来评判焊接质量,

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