基于概率预测的焊缝X射线自动检测伪缺陷剔除方法

摘要

基于概率预测的焊缝X射线自动检测伪缺陷剔除方法，属于焊缝X射线缺陷检测技术领域。本发明针对相邻两帧图像中检出的潜在缺陷区域，根据两帧图像拍摄范围沿焊缝方向位移与垂直于焊缝的侧向位移，对前帧图像潜在缺陷区域出现在后帧图像中不同位置上的概率进行预测，之后通过分析后帧图像潜在缺陷区域与概率预测结果，对伪缺陷进行剔除，保留实际缺陷位置。本发明能够利用前后帧图像信息实现对伪缺陷的剔除，有利于减少误检，并能够适应不同的检测装置相对焊缝移动速度的要求，并在发生侧向窜动的情况下保证准确检出，避免漏检。

主权项

一种基于概率预测的焊缝X射线自动检测伪缺陷剔除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1).连续拍摄焊缝X射线图像序列,记同一焊缝X射线图像序列中的相邻两帧图像分别为前帧图像I_k和后帧图像I_k+1，对前后两帧图像分别进行焊缝区域提取，分别计算所述后帧图像I_k+1与所述前帧图像I_k中的焊缝重心位置，并计算焊缝重心位置沿垂直焊缝方向的位移量，记为步骤2).记焊缝在沿焊缝方向相对检测装置的稳定速度为V，拍摄帧频为f，X射线成像视场范围沿焊缝方向长度为L，拍摄得到X射线数字图像沿焊缝方向总像素数为l，按下式计算焊缝沿焊缝方向的位移量，记为$\overline{d_k^{//}}=\frac{\mathrm{Vl}}{\mathrm{fL}}$其中，表示沿焊缝方向位移量，的矢量方向与焊缝沿焊缝方向相对检测装置运动速度V在图像坐标系中的方向相同；步骤3).在前帧图像I_k中提取潜在缺陷区域，记为其中n为潜在缺陷区域个数；步骤4).在后帧图像I_k+1中提取潜在缺陷区域，记为其中m为潜在缺陷区域个数；步骤5).按下式计算焊缝在图像坐标系中的合成位移量$\overline{d_k}=\overline{d_k^{\perp }}+\overline{d_k^{//}}$将所述前帧图像I_k中的潜在缺陷区域在图像坐标系中平移得到预测缺陷区域$\left\{B_k^i\right|i=\mathrm{1,2},...,n\};$步骤6).对于后帧图像I_k+1上图像坐标系中任意(x,y)位置，按照下式计算后帧图像I_k+1中缺陷区域的预测概率P_k+1|k(x,y)：$P_{k+1|k}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& (x,y)\in B_k^i,i\in \{\mathrm{1,2},...,n\}\\ e^{-\frac{d^2}{2{\sigma }^2}}& (x,y)\notin B_k^i,\forall i=\mathrm{1,2},...,n\end{array}\right.$其中，d为点(x,y)到预测缺陷区域的最短距离，σ满足σ∈[5,max(a,b)]，其中a为后帧图像I_k+1长度方向像素数，b为后帧图像I_k+1宽度方向像素数；步骤7).构造后帧图像I_k+1的潜在缺陷图像BW_k+1：将后帧图像I_k+1中属于潜在缺陷区域内的像素赋值为1，将其余像素赋值为0，得到潜在缺陷图像BW_k+1；步骤8).按下式计算后帧图像I_k+1中任意(x,y)位置存在缺陷的后验概率R_k+1(x,y)：R_k+1(x,y)＝P_k+1|k(x,y)·BW_k+1步骤9).按下式对后帧图像I_k+1对应的真实缺陷图像Defect_k+1进行计算：Defect_k+1(x,y)＝R_k+1(x,y)≥Th其中阈值Th满足Th∈(0,0.5]，真实缺陷图像Defect_k+1中，值为1的位置判断为缺陷区域，值为0的位置判断为不存在缺陷的区域。