工業(yè)CT-DR圖像缺陷檢測(cè)算法研究.pdf

1、缺陷檢測(cè)是保證工件質(zhì)量的重要技術(shù)之一，對(duì)減少或避免因缺陷引起的意外事故有著積極的作用。工業(yè)計(jì)算機(jī)X射線斷層掃描成像(Industrial ComputedTomography,ICT)技術(shù)和數(shù)字式X射線成像(Digital Radiography，DR)技術(shù)的不斷發(fā)展為缺陷檢測(cè)提供了更科學(xué)、更客觀的依據(jù)。工業(yè)CT圖像和DR圖像缺陷檢測(cè)的目的，就是為了從圖像中定位出工件缺陷的所在，并獲得有關(guān)缺陷的幾何參數(shù)等信息。缺陷檢測(cè)的主要任務(wù)是進(jìn)行缺

2、陷區(qū)域的分割和測(cè)量，而分割精度將直接影響到測(cè)量精度，因此，圖像分割是缺陷檢測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵步驟。本文以工業(yè)CT圖像和DR圖像為研究對(duì)象，在分析目前圖像缺陷檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，將幾何主動(dòng)輪廓模型應(yīng)用于缺陷區(qū)域的檢測(cè)中。
　　 幾何主動(dòng)輪廓模型是一種比較新穎且有效的圖像分割方法，是基于偏微分方程理論的圖像分割模型。它將曲線演化模型應(yīng)用到圖像分割中，利用由曲線本身決定的內(nèi)能和由圖像數(shù)據(jù)決定的外能，使演化曲線最終停止在目標(biāo)區(qū)域的邊界位置；曲線

3、演化過(guò)程則通過(guò)水平集方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。幾何主動(dòng)輪廓模型具有傳統(tǒng)圖像分割方法不具備的許多優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)幾何結(jié)構(gòu)的拓?fù)渥兓?，能夠獲得連續(xù)邊緣等，因此已被廣泛應(yīng)用于處理數(shù)字圖像和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中大量存在的圖像分割問(wèn)題。本文重點(diǎn)分析了兩種經(jīng)典的幾何主動(dòng)輪廓模型——C-V模型和LBF模型。
　　 本文圍繞幾何主動(dòng)輪廓模型在工業(yè)CT圖像和DR圖像缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用來(lái)展開研究，完成的主要內(nèi)容如下：針對(duì)工業(yè)CT圖像和DR圖像的特點(diǎn)，研究了結(jié)合LBF模型

4、和C-V模型的缺陷檢測(cè)算法：首先應(yīng)用LBF模型粗分割，提取出含有缺陷的工件區(qū)域，目的是為了去除強(qiáng)邊緣對(duì)缺陷檢測(cè)的影響，在分割的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行去噪；然后對(duì)局部工件區(qū)域圖進(jìn)行圖像預(yù)處理，目的是增強(qiáng)圖像對(duì)比度，顯現(xiàn)出湮沒在背景中的缺陷區(qū)域，并應(yīng)用C-V模型進(jìn)行缺陷區(qū)域的分割；最后通過(guò)設(shè)定閾值去除偽缺陷，測(cè)量出缺陷區(qū)域形心和面積等幾何參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效、準(zhǔn)確地分割出缺陷區(qū)域，并得到我們所需要的一系列缺陷幾何參數(shù)指標(biāo)。