基于X射線的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)設計-開題報告.doc

中北大學畢業(yè)設計開題報告學 生 姓 名：xxx學 號：xxxxxxxx系 別：xxxxxxxxxxx專 業(yè)：電子信息科學與技術設計(論文)題目：基于X射線的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)設計指導教師:xxx2xxx年 3 月 28日畢 業(yè) 設 計 開 題 報 告1結合畢業(yè)設計情況，根據(jù)所查閱的文獻資料，撰寫2000字左右的文獻綜述：文 獻 綜 述一、課題的背景、目的和意義 鋁合金輪轂最早出現(xiàn)在1923年，但是真正形成大規(guī)模生產(chǎn)是在80年代，我國在80年代中期開始從國外引進鋁合金輪轂生產(chǎn)線，鋁合金輪轂重量輕、造型優(yōu)美，同時，散熱性能好，增強了輪胎使用壽命以及具有更好的運動學和動力學性能，因此它轎車領域廣泛使用。鋁合金輪轂制造工藝有多種方法，但都不能保證每件產(chǎn)品內(nèi)部都沒有缺陷，而這種內(nèi)部缺陷僅憑“肉眼”不能發(fā)現(xiàn)，檢查時又不允許損壞工件，這就用到了無損檢測技術。無損檢測技術在產(chǎn)品質量控制中起著重要的作用。X射線檢測是無損檢測技術中最重要的方法之一，它也是輪轂內(nèi)部缺陷檢測的主要方法。雖然輪轂X射線檢測已經(jīng)由以前的底片形式轉為現(xiàn)在的數(shù)字化圖像形式，但是對X射線數(shù)字圖像的檢查，仍然主要由人工來完成，不僅工作量大，而且易受到檢測人員主觀因素的影響，從而不能夠保證檢測的效率和準確度。隨著生產(chǎn)過程的自動化程度不斷提高，人工檢測越來越不能滿足當今工業(yè)領域的要求。近年來迅速發(fā)展的圖像處理和模式識別技術被越來越多地應用到X射線無損檢測中來，并且在很多應用領域取得了較大的成功?；趫D像處理和模式識別的缺陷自動檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度，易于實現(xiàn)信息集成，滿足數(shù)字化、自動化生產(chǎn)的要求。然而，目前的自動檢測方法在對產(chǎn)品結構復雜、(射線)光照環(huán)境不穩(wěn)定、圖像噪聲過大、缺陷種類多樣的產(chǎn)品，如汽車輪轂的缺陷檢測上存在著很大的障礙，顯得無能為力。 針對現(xiàn)有缺陷自動檢測方法只能適應簡單對象和檢測場合的現(xiàn)狀，課題組研究新的缺陷自動檢測方法，使新方法能夠滿足缺陷檢測越來越高的要求，實現(xiàn)對產(chǎn)品結構復雜、(射線)光照環(huán)境不穩(wěn)定、圖像噪聲過大、缺陷種類多樣的產(chǎn)品的自動檢測。汽車輪轂是這一類復雜檢測對象的典型產(chǎn)品，在國內(nèi)，目前大多采用X射線系統(tǒng)得到輪轂的內(nèi)部缺陷數(shù)字圖像，然后對圖像進行人工的缺陷識別。因此課題組結合汽車輪轂的缺陷檢測，通過在汽車輪轂缺陷檢測方面的研究和驗證，對復雜檢測對象的缺陷自動檢測新方法進行檢驗，為進一步研究具有廣適應性的缺陷自動檢測方法打好結實的理論和實踐。2、 本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像處理技術的不斷發(fā)展并趨于成熟，使其逐漸向檢測和控制的各個領域普及。作為計算機視覺技術的重要組成部分，工業(yè)圖像檢測技術以其具有非接觸、高速度、動態(tài)范圍大、信息量豐富、成本相對低廉等優(yōu)點，近年來得到了快速的發(fā)展，已經(jīng)廣泛應用于各種實時、在線的精密測量和檢測，尤其是工業(yè)生產(chǎn)流水線上的產(chǎn)品和原料的機械位置、幾何尺寸、表面和內(nèi)部缺陷等參數(shù)的在線自動檢測。Fraunhofer研究所在1990年開發(fā)了一個射線自動檢測系統(tǒng)Intelligent System for Automated Radioscopic testing （ISAR），檢測用COMbined MEDian濾波器輔助進行。系統(tǒng)首先要識別鑄件部位，然后進行針對該部位的相應檢測。當待檢測的鑄件部位被識別時，X射線的參數(shù)、檢測方法、以及檢測裝置的轉動都將被選擇確定。該方法不需要標準模板，能夠區(qū)分出鑄件結構與缺陷。Kehoe和Parker在1992年提出了一種智能的、基于知識的鑄件缺陷檢測方法，他們用一個圖像處理機和專家系統(tǒng)來自動識別鑄件缺陷的類型。首先，通過自適應閾值二值化方法將缺陷分割成小塊，然后通過膨脹和細化來融合這些小塊，提取出融合區(qū)域的幾何特征。最后用一個專家系統(tǒng)對這個區(qū)域進行分類。該方法能檢測出人工無法發(fā)現(xiàn)的缺陷，其困難在于構建包含所有缺陷的知識庫。德國的HStrecker針對在X射線投影圖像中可見的缺陷(大多為縮孔)的自動識別和分類，研究了一種結合了局部特征算子和靈活的圖像匹配技術的方法。將檢測得到的灰度圖像用經(jīng)驗決定的局部特征算子轉換為二值圖像，這種算子對缺陷比較敏感，而對常規(guī)物體結構如邊緣、轉角不太敏感。作者實現(xiàn)了鋁鑄件縮孔的識別。近幾年，我國的學者也對無模板圖像法進行了一些研究，李小俚等將小波分析法應用到輪轂鑄件缺陷檢測中來，黃茜等對鑄件的標準缺陷進行了分析，給出了關鍵鑄件缺陷類型的分析方法。對于輕合金輪轂質量檢測而言，任何一種方法都不能與X射線無損檢測相比。由于其迥異的橫斷面鑄造結構，及復雜的幾何形狀，X射線實時檢測成為保證輕合金輪轂鑄造質量的唯一選擇。YXLON 最新開發(fā)的MU231系統(tǒng)，可以勝任從4Jx12” 到12Jx19”輪轂的所有檢測工作。參考文獻： 1王敏.工業(yè)用X-CT檢測技術J傳動技術，2007，(3)：2729 2劉明利，謝晉，于革剛等汽車鋁合金輪轂的在線無損檢測J無損探傷,2002，2：4143 3吳義，王向東，沐志成.無損檢測學M北京：機械工業(yè)出版社，1986：1014. 4曾祥照無損檢測新技術X射線數(shù)字成像研究與應用J壓力容器1997，6：3746 5無損檢測學會編射線檢測(第三版)M北京：機械工業(yè)出版社,2003：169171 6(日)石井勇五郎著無損檢測學M吳義等譯北京：機械工業(yè)出版社，1986：6970 7強天鵬，李衍，顧閻如等.射線檢測M北京：機械工業(yè)出版社，1998：2021 8程耀瑜，韓焱等基于射線像增強器和視頻相機的數(shù)字成像檢測系統(tǒng)的研制J華北工學院測試技術學報,200l，15(4)；209213 9趙鵬,程耀瑜浮雕技術在汽車鋁輪轂X射線實時探傷系統(tǒng)中的應用J無損探傷2006(3) 10MPursehkeIQI-sensitivity and applications of flat panel detectors and X-rayimage intensifiers-a comparisonInsight，2002，44(10)：628-630 11(英)RHalmshawIndustrial Radiology：Theory and PracticeNew Jersey：Applied Science Pulmshers LTD.1982：35l354 12岡薩雷斯數(shù)字圖像處理(第二版)M北京：電子工業(yè)出版社,2006：24 13劉富強，錢建生，曹國清等多媒體圖像技術及應用M北京：人民郵電出版社，2000：1216. 14王培珍，陳維南基于二維閾值與FCM相混合的圖像快速分割方法J.中國圖像圖形學報，1998(3)：735738 15Mery DSimulation of defects in alumininm castings using CAD models of flaws and real X-rayimagesInsight 47(2005)618624畢 業(yè) 設 計 開 題 報 告本課題要研究或解決的問題和擬采用的研究手段（途徑）：一、研究內(nèi)容和采用的研究手段1.研究內(nèi)容 本論文主要研究搭建X射線圖像實時采集系統(tǒng)，進行X射線圖像的采集、處理并進行缺陷提取的方法，完成相關軟件系統(tǒng)的開發(fā)，在VC+平臺上實現(xiàn)。著重研究輪轂(內(nèi)部)缺陷自動檢測方法。研究基于山峰定位和數(shù)學形態(tài)學的缺陷目標區(qū)域提取、基于缺陷小塊與目標區(qū)域邊緣檢測的種子填充法、基于遞進的模糊模式識別方法，開發(fā)相應的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)，并通過實驗進行驗證。具體的研究內(nèi)容有： （1）研究基于山峰定位與數(shù)學形態(tài)學的缺陷目標區(qū)域提取方法 （2）實現(xiàn)基于遞進的輪轂缺陷模糊模式識別 （3）開發(fā)汽車輪轂缺陷自動檢測系統(tǒng)并進行實驗驗證2.采用的研究手段 鋁合金鑄造汽車輪轂生產(chǎn)廠基本上都是采用工業(yè)X射線實時成像檢測系統(tǒng)。與其它檢測技術一樣，X射線實時成像檢測技術需要一套設備(硬件與軟件)作為支撐，構成一個完整的檢測系統(tǒng)，簡稱X射線實時成像系統(tǒng)。X射線實時成像系統(tǒng)使用X射線源或加速器等作為射線源，X射線透過被檢測物體后衰減，由射線接收/轉換裝置接收并轉換成模擬信號或數(shù)字信號，利用半導體傳感技術、計算機圖像處理技術和信息處理技術，將檢測圖像直接顯示在顯示器屏幕上，應用計算機程序進行評定，然后將圖像數(shù)據(jù)保存到儲存介質上。目前已經(jīng)應用的X射線實時成像檢測系統(tǒng)有多種類型，如X射線熒光檢驗系統(tǒng)，圖像增強器射線實時成像檢驗系統(tǒng)、成像板射線實時成像檢驗系統(tǒng)和線陣列射線實時成像檢驗系統(tǒng)等。各種射線實時成像檢驗系統(tǒng)的基本構成部分是：射線源、機械裝置、射線轉換器(含A/D)、圖像處理部分、圖像顯示與存儲部分、控制部分?；赬射線圖像增強器的和CCD相機成像系統(tǒng)根據(jù)設計要求X射線輪轂缺陷檢測系統(tǒng)的結構框圖如下。X射線源 輪轂計算機圖像采集和處理系統(tǒng)圖1 X射線缺陷自動檢測系統(tǒng)如圖1所示為輪轂x射線檢測系統(tǒng)。它分為硬件和軟件兩個部分，硬件部分主要由X射線發(fā)射裝置、圖像增強器、CCD相機、控制裝置等硬件設施構成。X射線源穿透汽車輪轂被增強器接收，將不可見的X射線檢測信號轉換為光學圖像，由CCD相機采集后進入計算機進行處理。軟件部分主要由圖像處理和缺陷識別兩個部分組成。狹義的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)僅僅指軟件系統(tǒng)。本文研究的內(nèi)容即為狹義的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)，包括在獲得輪轂X射線圖像后的圖像處理和缺陷識別部分。（1）圖像采集圖像采集是指攝像機攝取圖像增強器的光學圖像轉換為視頻信號，傳送至圖像采集卡進行數(shù)字化，形成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，供計算機進行處理和保存的過程。圖像采集有兩個指標即灰度等級和采集分辨率。 圖像采集器一般使用8Bit的A/D轉換器，圖像的灰度為 256 等級；選擇較高的采集分辨率可有效地提高圖像的分辨力和清晰度。采集分辨率應不低于768576線。本論文的圖像采集主要是基于CCD相機和采集卡的軟件開發(fā)。（2）圖像的預處理圖像處理實質是提取圖像中的特征量或特殊信息，供計算機進行分析和識別，并對圖像的灰度進行變換，達到優(yōu)化圖像質量的目的。常用的處理方法有圖像降噪、灰度增強、邊緣銳化等。a、圖像降噪處理圖像在采集時不可避免地伴有隨機噪聲，影響圖像質量。從噪聲形成過程分析和實際圖像觀察,噪聲多為分散性的白點或黑點的顆粒噪聲。降噪處理通常稱為平滑或濾波,其目的在于濾除干擾,突出目標特征。消除噪聲有效方法是連續(xù)幀疊加，只要疊加的幀數(shù)足夠多，理論上可以將時間噪聲完全過濾掉。為了減少去干擾引起的視覺失真，可以采用中值濾波，以便更好地去除噪聲干擾。為了防止效果問題，備用了幾種非線性方法（中值濾波）：N*N中值濾波器；十字形中值濾波器；N*N最大值濾波器；自適應中值濾波等。b、圖像增強處理圖像增強是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，削弱或去除某些不需要的信息的圖像處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對某種特定的應用來說，比原始圖像更合適。一般來說,圖像增強技術可用來處理圖像對比度低、灰度分布不均或椒鹽噪聲、量子起伏噪聲等等。在圖像增強技術中,常用點處理技術,如灰度反轉、灰度拉伸、按函數(shù)要求的直方圖修正等。另外,還通過參考某像素鄰域的灰度來校正該像素的灰度。（3）圖像分割圖像分割的目的是把圖像劃分成一些有意義的區(qū)域?？梢砸灾饌€像素為基礎去研究圖像分割，也可以利用在規(guī)定領域中的某些圖像信息去分割。最常用的圖像分割方法是把圖像灰度分成不同的等級，然后用設置門限的方法確定有意義的區(qū)域或欲分割的物體之邊界。首先判斷缺陷出現(xiàn)的大致位置，然后進行邊緣檢測的分割。（4）缺陷提取一般情況下圖像的灰度分布范圍僅集中在一個較窄的區(qū)域內(nèi)，使圖像的對比度差，輪廓模糊， 并造成系統(tǒng)硬件資源的浪費，這時可通過線性變換使圖像的灰度分布擴展來提高圖像的整體對比度，從而提高圖像的分辨能力。此外，通過合適的非線性的灰度變換（如折線型、對數(shù)型、指數(shù)型等），可以突出圖像中某個灰度范圍內(nèi)的目標，還可以通過合理的閾值，達到背景與目標分離的效果，使缺陷輪廓變得清晰，以達到缺陷提取的目的。本論文擬采用基于山峰定位與數(shù)學形態(tài)學的缺陷目標區(qū)域提取的方法來實現(xiàn)缺陷的提取。（5）缺陷識別可以選擇缺陷輪廓跟蹤方式和判別閾值，通過確定判別閾值，進行缺陷的輪廓跟蹤，從而得到