[發明專利]射線實時成像中缺陷檢測方法

無效

• 申請號: 201310063451.5
• 申請日: 2013-02-28
• 公開（公告）號: CN103149222A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 沈寬
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G01N23/00
• 分類號: G01N23/00;G06T5/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明涉及圖像處理和無損檢測領域，特別涉及一種射線實時成像中缺陷檢測方法。

背景技術

近年來，X射線以其穿透力強、實時性好和系統數字化精度高，在檢測領域得到了廣泛的應用。DR(Digital?Radiography?數字輻射成像)?是一種數字射線檢測技術，即數字形式的X射線輻射成像技術。與膠片照相法相比，DR技術能實時或近實時地顯示被檢試件內部和表面缺陷性質、大小、分布等信息，因而能在線、快速、及時、動態地評價被檢試件質量。DR掃描速度快，其效率比傳統的X光膠片成像高很多，且便于計算機處理、存儲和網絡傳輸，適合用于工件的實時批量檢測。

目前我國現行裝配在車輛上的各類轉向架近百萬件，我國現行的鐵路標準由于檢測手段的限制，作了如下規定：“對車輛轉向架側架、搖枕實行壽命管理，凡使用年限超過25年的配件全部報廢”。這造成很大的浪費，而且隨著鐵路重載、提速的發展，國家正逐步將鐵路轉向架的檢測由1%射線抽檢向射線全檢發展。利用計算機對由射線成像形成的鑄件圖像進行缺陷的自動識別，可以有效地克服人工評片中由主觀因素引起的誤判或漏判，提高缺陷檢測的效率和準確性。

針對類似鐵路鑄件這類少品種、大批量產品檢測，人們開發了不同的X射線在線系統，此類系統可以快速的檢測被測工件。但在DR成像系統中，由于產生的射線圖像經常會受到量子和起伏噪聲等因素的影響，造成圖像對比度和信噪比低、缺陷邊界模糊等情況，成像質量相對較低。目前針對射線圖像，人們開發了許多缺陷提取算法，此類算法大多是直接對圖像進行邊緣檢測，由于射線圖像本身的低對比度特性使得此類算法都較為復雜，而且比較耗時。在某些情況下甚至出現了工件時間遠小于工件缺陷識別時間的現象，大大降低了系統的檢測效率。如何快速識別出被測對象中是否包含缺陷以及缺陷的大小、等級是個急待解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明所要解決的技術問題是提供一種射線實時成像中缺陷檢測方法，該方法針對DR大批量檢測特點，避開復雜的弱邊緣提取的缺陷檢測方法，具有缺陷檢測速度快、檢測準確的特點，并可結合控制參數實時結算出缺陷所在工件的實際位置。

本發明的目的是這樣實現的：

本發明提供的射線實時成像中缺陷檢測方法，包括以下步驟：

S1：根據被檢工件類型、品種建立被檢測對象的標準射線圖像數據庫；

S2：獲取被測對象的現場射線圖像；

S3：增強現場射線圖像，獲得增強后的增強射線圖像；

S4：從標準射線圖像數據庫中選擇與現場射線圖像同類型、同品種的標準射線圖像；

S5：對增強射線圖像和標準射線圖像進行配準，以獲得從對增強后的射線圖像變換到標準射線圖像的空間變換系數；

S6：將增強射線圖像變換到標準射線圖像空間，然后對二者進行差影操作，去除背景，對差影結果進行缺陷提取；

S7：根據檢測射線成像先驗知識，對缺陷檢測結果進行精化，得到缺陷目標，計算各個缺陷目標的檢測參數，所述檢測參數包括大小、位置和占空比的。

進一步，所述S1中按如下方式執行：

對指定型號、類型的工件選取多件，分別進行DR檢測，對檢測圖像進行增強并取其中缺陷最小的一副圖像作為基準圖，對該圖中存在缺陷的部分使用其他工件相同部位無缺陷的圖像區域進行替代；或者對有缺陷的部位根據工件的結構特征進行人工像素灰度賦值。

進一步，所述S5中按如下方式執行：

在對增強射線圖像和標準射線圖像進行配準時，對非對稱被測對象只選取該工件DR圖像中被測對象外輪廓特征點進行匹配。

進一步，所述步驟S6還包括以下步驟：

S61：對步驟S6中產生的差影圖像先進行局部二值化處理，然后進行邊緣檢測和連接并提取缺陷位置；

S62：去除被測對象的偽缺陷和單點缺陷；

S63：去除差影圖像產生的偽缺陷；

S64：根據檢測標準去除小于檢測閾值的缺陷；

S65：計算缺陷所在位置和大小，給出缺陷檢測結果；

S66：結合射線檢測系統的控制參數，可計算出缺陷所在被測對象的實際位置。

進一步，所述被測對象外輪廓采用直接定位方法；所述直接定位法用于基于控制參數來進行整個被檢測對象的高度、長度、夾具的尺寸和位置，從而，計算出工件在圖像中的位置。

進一步，所述被測對象外輪廓采用基于輪廓提取的方法，所述基于輪廓提取的方法是先對被測對象進行輪廓提取并獲取輪廓數據，再根據提取的輪廓數據確定區域。