X射(she)線無(wu)損(sun)探傷(shang)圖(tu)像增(zeng)強(qiang)與缺(que)陷(xian)識別算(suan)法(fa)研(yan)究

　　壹(yi)、引(yin)言(yan)
 

　　在(zai)工(gong)業制造(zao)、航(hang)空(kong)航(hang)天(tian)、能(neng)源(yuan)電力(li)等(deng)眾多(duo)領域(yu)，確保關(guan)鍵部(bu)件的(de)質(zhi)量至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)。X射(she)線無(wu)損(sun)探傷(shang)作(zuo)為(wei)壹(yi)種重(zhong)要(yao)的(de)檢測手(shou)段(duan)，能(neng)夠(gou)直(zhi)觀地(di)呈現(xian)物(wu)體(ti)內部(bu)的(de)結(jie)構信息，發現(xian)潛在(zai)的(de)缺陷(xian)。然而(er)，由(you)於(yu)成像(xiang)過程中(zhong)受到(dao)噪聲(sheng)幹(gan)擾、對(dui)比(bi)度(du)不(bu)均等(deng)因素(su)影響(xiang)，原(yuan)始圖(tu)像質(zhi)量往(wang)往欠(qian)佳(jia)，需要(yao)有效(xiao)的(de)圖像(xiang)增(zeng)強(qiang)技(ji)術來改(gai)善(shan)視(shi)覺(jiao)效(xiao)果(guo)，同時(shi)，精(jing)準(zhun)的(de)缺陷(xian)識別算(suan)法(fa)對(dui)於(yu)準確(que)判斷缺(que)陷(xian)類型、尺寸和位置起著決(jue)定(ding)性作(zuo)用(yong)。本文聚(ju)焦(jiao)於(yu)X射(she)線無(wu)損(sun)探傷(shang)圖(tu)像增(zeng)強(qiang)與缺(que)陷(xian)識別算(suan)法(fa)展(zhan)開(kai)深入研(yan)究。
 

　　二、圖(tu)像特(te)點(dian)及問(wen)題(ti)分析(xi)
 

　　X射(she)線穿透(tou)被(bei)檢測物(wu)體(ti)後(hou)，X射(she)線無(wu)損(sun)探傷(shang)依據(ju)不(bu)同部(bu)位對(dui)射(she)線吸收(shou)程度(du)的(de)差異形成影像(xiang)。這(zhe)類圖像常伴(ban)有(you)量(liang)子噪(zao)聲(sheng)，表現(xian)為(wei)隨機(ji)分布(bu)的(de)顆粒狀(zhuang)亮點(dian)或暗(an)點，掩(yan)蓋(gai)了(le)細微(wei)的(de)缺陷(xian)特(te)征(zheng)；而(er)且，受探測器(qi)性能(neng)、散射(she)射(she)線等(deng)因素(su)制約，圖(tu)像整(zheng)體(ti)對(dui)比(bi)度(du)偏低，邊緣模(mo)糊(hu)不(bu)清(qing)，給後(hou)續(xu)的(de)缺陷(xian)識別帶(dai)來較(jiao)大挑(tiao)戰(zhan)。
 

　　三(san)、圖像(xiang)增(zeng)強(qiang)算(suan)法(fa)
 

　　1.去(qu)噪處(chu)理：采(cai)用(yong)中值濾(lv)波(bo)算(suan)法(fa)，它以(yi)像素(su)鄰域(yu)內灰度(du)值的(de)中位數替(ti)代(dai)該像(xiang)素原值，能(neng)有(you)效(xiao)抑制椒鹽(yan)噪聲(sheng)，保留(liu)圖像的(de)邊緣細節(jie)。對(dui)於(yu)高斯(si)噪聲(sheng)為(wei)主的(de)復雜(za)噪聲(sheng)環境，自(zi)適應(ying)維(wei)納濾(lv)波(bo)則(ze)更(geng)為(wei)適(shi)用(yong)，它根(gen)據(ju)局部(bu)圖像(xiang)的(de)統(tong)計(ji)特(te)性(xing)動態調(tiao)整(zheng)濾(lv)波(bo)參(can)數(shu)，使(shi)降噪後(hou)的(de)圖像(xiang)更(geng)貼(tie)近(jin)真(zhen)實場景(jing)。
 

　　2.對(dui)比(bi)度(du)提(ti)升：直(zhi)方圖(tu)均衡化(hua)是經典方法(fa)之壹(yi)，通過對(dui)圖(tu)像(xiang)灰度(du)級分布(bu)進行重(zhong)新(xin)映射(she)，擴展(zhan)灰度(du)範圍，增(zeng)強(qiang)整體(ti)對(dui)比(bi)度(du)。但(dan)傳統(tong)直(zhi)方圖(tu)均衡化(hua)易出現(xian)過(guo)度(du)增(zeng)強(qiang)現(xian)象(xiang)，導(dao)致(zhi)部(bu)分區(qu)域(yu)細節丟失。為(wei)此(ci)，改進的(de)基(ji)於(yu)分塊(kuai)的(de)直方圖(tu)均衡化(hua)應(ying)運(yun)而(er)生，將圖(tu)像(xiang)劃分為(wei)若幹(gan)子(zi)塊(kuai)，分別進行處(chu)理，兼顧(gu)全(quan)局與局部(bu)對(dui)比(bi)度(du)優(you)化(hua)，突(tu)出不(bu)同區(qu)域(yu)的(de)缺陷(xian)特(te)征(zheng)。
 

　　3.邊緣銳(rui)化(hua)：利(li)用(yong)拉普拉斯算(suan)子等(deng)微分算(suan)子對(dui)圖(tu)像(xiang)進行卷(juan)積運(yun)算(suan)，強(qiang)化(hua)邊緣處(chu)的(de)灰度(du)變化(hua)，凸顯輪(lun)廓(kuo)信息。結(jie)合閾(yu)值處(chu)理，可(ke)選(xuan)擇(ze)性(xing)地(di)突(tu)出重(zhong)要(yao)邊緣，為(wei)後(hou)續(xu)缺(que)陷(xian)定(ding)位提供(gong)清(qing)晰邊界(jie)。
 

　　四(si)、缺陷(xian)識別算(suan)法(fa)
 

　　1.基(ji)於(yu)模(mo)板(ban)匹(pi)配的(de)方法(fa)：預先構(gou)建各類典型缺陷(xian)的(de)標準(zhun)模(mo)板(ban)庫(ku)，如氣孔、夾(jia)雜(za)、裂紋(wen)等(deng)。在(zai)待(dai)檢測圖(tu)像中，通過滑(hua)動窗口遍(bian)歷(li)，計(ji)算(suan)窗口內圖(tu)像與各(ge)模(mo)板(ban)的(de)相關(guan)系(xi)數，當(dang)超過設定(ding)閾(yu)值時(shi)判定(ding)為(wei)匹(pi)配成功，即(ji)發現(xian)相應(ying)缺陷(xian)。該方法(fa)簡單(dan)直觀，但對(dui)模(mo)板(ban)質(zhi)量和尺度(du)適(shi)應(ying)性要(yao)求較(jiao)高。
 

　　2.機(ji)器(qi)學習(xi)算(suan)法(fa)：支持(chi)向量(liang)機(ji)(SVM)憑(ping)借(jie)其(qi)優(you)秀(xiu)的(de)小樣(yang)本分類能(neng)力(li)，在(zai)缺(que)陷(xian)識別領域(yu)嶄(zhan)露頭(tou)角。提(ti)取圖像(xiang)的(de)形狀(zhuang)、紋(wen)理、灰度(du)共(gong)生(sheng)矩(ju)陣(zhen)等(deng)多維(wei)度(du)特(te)征(zheng)，組成(cheng)特(te)征(zheng)向量(liang)輸(shu)入(ru)SVM模(mo)型訓練(lian)，實(shi)現(xian)對(dui)不(bu)同缺(que)陷(xian)類型的(de)分類判別。深度(du)學(xue)習(xi)中(zhong)的(de)卷(juan)積神經(jing)網(wang)絡(luo)(CNN)更是近(jin)年(nian)來的(de)研(yan)究熱點(dian)，它具(ju)有(you)強(qiang)大的(de)自動特(te)征(zheng)學習(xi)能(neng)力(li)，能(neng)直(zhi)接從海(hai)量圖像數據(ju)中(zhong)挖掘(jue)深層次語義信息，大幅提升復雜(za)背景(jing)下(xia)缺(que)陷(xian)識別的(de)準確(que)率(lv)。
 

　　五(wu)、實驗(yan)驗(yan)證與結(jie)果分析(xi)
 

　　選(xuan)取多(duo)個實際工業(ye)部(bu)件的(de)X射(she)線探傷(shang)圖(tu)像作(zuo)為(wei)測試(shi)集，分別運(yun)用(yong)上述(shu)圖(tu)像(xiang)增(zeng)強(qiang)和缺陷(xian)識別算(suan)法(fa)進行處(chu)理。結(jie)果表(biao)明，綜合運(yun)用(yong)多種(zhong)增強(qiang)算(suan)法(fa)後(hou)，圖(tu)像(xiang)的(de)信噪比(bi)顯著(zhu)提(ti)高，缺(que)陷(xian)可(ke)視(shi)度(du)明顯增(zeng)強(qiang)；
 

　　六、結(jie)論
 

　　X射(she)線無(wu)損(sun)探傷(shang)圖(tu)像增(zeng)強(qiang)與缺(que)陷(xian)識別算(suan)法(fa)的(de)持續(xu)優(you)化(hua)，為(wei)保(bao)障工(gong)業產(chan)品質(zhi)量築(zhu)牢堅(jian)實防(fang)線。未(wei)來，隨著(zhe)人(ren)工智(zhi)能(neng)技(ji)術的(de)深度(du)融(rong)合，有望(wang)進壹步突(tu)破(po)現(xian)有(you)局限(xian)，實現(xian)智(zhi)能(neng)化(hua)、自動化(hua)的(de)高精(jing)度(du)探傷(shang)，助力(li)制造(zao)業邁(mai)向新(xin)高度(du)。