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底片扫描仪小型化及焊缝故障识别技术研究

作　者: 李大力
导　师: 原培新
学　校: 东北大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 焊缝底片扫描仪图像处理特征参数神经网络识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 24次
引　用: 1次
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内容摘要

在工业探伤领域中,由于焊接过程出现的各种问题,会导致焊缝中含有气孔和裂纹等缺陷,影响产品的质量和安全,所以焊接图像中缺陷的检测十分重要。受传统X射线焊缝图像检测的评片人员的技术素质和经验的影响,焊缝缺陷的检测逐步从人工评片过渡到计算机智能识别。采用X射线实时检测系统在线检测与分析,可以有效地克服人工评片引起的误判,从而使在线检测工作客观化、规范化、标准化。本课题以便携式数字化焊缝底片检测仪为研究对象,以数字图像处理技术为基础,设计了具有便携式特点的图像采集与处理系统,本文详细论述了便携式图像采集与处理统的开发与研制,以及技术上的实现。而且建立了基于BP神经网络的焊缝图像识别系统,实现故障类型的模式识别。论文首先介绍了数字化焊缝底片检测仪的国内外发展现状,接着介绍了图像采集系统的总体设计,系统分为四大部分：传片机构部分、步进控制部分、图像采集部分和系统照明部分,并对各部分的功能与设计进行了详细的阐述,包括传片机构的设计、系统固件程序设计及步进电机的调速与正反向控制。论文又介绍了图像预处理、边缘检测和焊缝底片缺陷识别算法等。根据欧式距离度量的特征选择判断依据,确定缺陷长宽比、缺陷圆形度、缺陷的等效面积、缺陷与背景灰度差、缺陷自身灰度偏差、缺陷的相对位置作为识别分析的参数,使用BP神经网络的方法对焊缝底片中的缺陷进行模式识别。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-11
第一章绪论  11-17
  1.1 焊缝底片扫描仪的国内外研究发展现状  11-13
    1.1.1 国内研究发展现状  11-12
    1.1.2 国外研究发展现状  12-13
  1.2 本课题研究的主要内容  13-14
  1.3 本课题应用领域  14-15
  1.4 本论文的主要工作  15-17
第二章焊缝底片扫描仪的硬件系统结构  17-31
  2.1 系统结构分析及设计  17-20
    2.1.1 总体方案设计  17-18
    2.1.2 传片机构设计  18-19
    2.1.3 张紧装置  19-20
  2.2 步进电机控制  20-23
    2.2.1 步进电机及驱动器  20-21
    2.2.2 步进电机控制卡  21-23
  2.4 系统照明光源设计  23-27
    2.4.1 亮度  23-25
    2.4.2 散射系数σ  25-27
  2.5 线扫描相机的参数确定  27-28
  2.6 视频采集卡  28-29
  2.7 数据采集的误差分析  29-30
  2.8 本章小结  30-31
第三章焊缝图像处理  31-53
  3.1 图像处理技术概述  31-34
    3.1.1 图像处理技术的内涵  31-32
    3.1.2 图像处理技术的内容  32-34
  3.2 降噪  34-36
    3.2.1 图像噪声的分类  34-35
    3.2.2 图像滤波  35-36
  3.3 图像增强  36-43
    3.3.1 直方图灰度变换增强  37-39
    3.3.2 空域滤波增强  39-41
    3.3.3 频率滤波增强  41-43
  3.4 图像分割  43-45
    3.4.1 阈值分割  43-44
    3.4.2 最佳阈值迭代法  44-45
  3.5 边缘检测  45-49
    3.5.1 Robert边缘算子  46-47
    3.5.2 Sobel边缘算子  47-48
    3.5.2 Prewitt边缘算子  48-49
  3.6 缺陷边界跟踪与填充  49-51
    3.6.1 缺陷边界跟踪  49-50
    3.6.2 改进的种子填充算法  50-51
  3.7 本章小结  51-53
第四章焊缝缺陷的特征提取  53-61
  4.1 常见焊缝缺陷的分类  53
  4.2 特征提取  53-59
    4.2.1 特征参数选取的依据  54-55
    4.2.2 焊缝缺陷图像特征分析  55-57
    4.2.3 焊缝缺陷特征参数计算  57-59
  4.3 本章小结  59-61
第五章基于BP神经网络方法焊缝图像识别  61-75
  5.1 误差反向传播神经网络算法  61-66
    5.1.1 反向传播算法  61-62
    5.1.2 传输函数  62
    5.1.3 BP算法推导  62-65
    5.1.4 BP算法步骤  65-66
  5.2 BP神经网络的结构设计  66-70
    5.2.1 输入、输出层的设计  66-67
    5.2.2 神经元上的传递函数  67
    5.2.3 神经元上的训练函数  67
    5.2.4 隐含层的设计  67-68
    5.2.5 BP神经网络训练参数设定  68-70
  5.3 仿真实验  70-73
  5.4 本章小结  73-75
第六章底片扫描仪的功能实现  75-81
  6.1 功能实现架构设计  75
  6.2 软件系统的构成  75-81
第七章结论与展望  81-83
参考文献  83-87
致谢  87

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