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基于计算机视觉的钢管焊缝缺陷图像检测研究  
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【英文题名】 Study of the Steel Pipe Welded Defects Detection Based on the Computer Vision Image
【作者】 马鸣;
【导师】 倪晋平; 毕宗岳;
【学位授予单位】 西安工业大学;
【学科专业名称】 仪器仪表工程
【学位年度】 2012
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西安工业大学
【网络出版投稿时间】 2012-06-13
【关键词】 钢管焊缝; 图像运动模糊恢复; 图像增强; 缺陷分割; 缺陷识别;
【英文关键词】 steel pipe welded seam; motion blurred image restoration; image enhancement; defect segmentation; defect recognition;
【中文摘要】 钢管是石油工业运输的主要设备之一,其焊接缺陷严重影响油气运输的安全。长期以来钢管焊缝的焊接缺陷检测依赖人工完成,检测存在质量一致性差和检测效率低下的问题,因此检测手段急需改善,以缓解钢管焊缝的快速加工与低速检测之间的矛盾。本文基于计算机视觉技术,研究钢管焊缝的缺陷检测的数字图像处理算法,通过该算法达到识别钢管焊缝缺陷的目的。 (1)由于钢管焊缝图像的采集处于检测焊缝运动过程中,其运动过程不可避免地存在图像运动模糊问题,在此分析了钢管焊缝质量检测系统,提出了利用方向微分方法检测图像的运动模糊方向,在检测出图像的模糊方向的基础上,对图像进行旋转然后对图像进行微分,再利用图像信号的自相关性计算出图像的模糊尺度,最后利用模糊方向和模糊尺度建立扩散函数 (2)对钢管焊缝缺陷类型做了实验性研究,分析缺陷类型的灰度特征,考虑到缺陷与背景对比度小,提出了图像增强的评价函数,利用像素灰度方差小以及缺陷与背景熵的差异提出了基于区域方差增大的局部图像增强算法,算法能有效的增强缺陷与背景的对比度。 (3)针对气孔、夹杂、裂纹这三种缺陷,在深入研究其灰度特征的基础上,提出了识别缺陷算法,算法能有效的分割图像缺陷...
【英文摘要】 The steel pipe is one of the main equipment of the transportation of the oil industry, it's welded defects seriously influence oil and gas transportation security. For a long time, the steel pipe welded defects detection completely depended on the manual work. Questions of the detection are the poor consistency of the quality and the low efficiency of the detection. Therefore, the need to improve the detection means is urgent, in order to ease the contradiction between the quick processing of the steel pipe...
【更新日期】 2012-07-02

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