发明名称 一种工业x射线焊缝图像缺陷识别方法
摘要 一种工业x射线焊缝图像缺陷识别方法,先设定样本图像,并统一进行尺寸的归一化处理,将图像的模式识别问题,转换为一个方程组求解问题,由于事先确定样本图像的个数和尺寸,在求解时,方程组个数不会因待检测图像尺寸的变化而发生变化,所以图像识别时间不受图像尺寸大小的限制,而且,本发明用一个向量来判断待检测图像的类型,不依赖于某一个系数,使得检测具有较好的鲁棒性,也无需对待检测图像进行滤波、增强等前期处理。
申请公布号 CN103914838A 申请公布日期 2014.07.09
申请号 CN201410114857.6 申请日期 2014.03.25
申请人 西安石油大学 发明人 高炜欣;汤楠;武晓朦;穆向阳
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人 弋才富
主权项 一种工业x射线焊缝图像缺陷识别方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)选取缺陷图片20张以上,选取噪声图片20张以上,一起作为样本图片; (2)将样本图片的尺寸统一归一化为m×m大小,要求m≥8,以后对样本图片的操作均针对归一化后的图片; (3)提取样本图片各个像素点的灰度值,按照行优先或者列优先的原则将各个像素点的灰度值排列为一个列向量,用f<sub>i</sub>表示,标i表示图片的编号,f<sub>i</sub>为第i号图片所有像素点灰度值排列的向量, (4)构建一个矩阵A,<img file="dest_path_FDA0000504421220000011.GIF" wi="647" he="213" />(5)将待检测图片尺寸归一化为m×m,提取其各个像素点的灰度值,同样按照行优先或列优先的原则将各个像素点的灰度值排列为一个列向量,用y表示; (6)令<img file="dest_path_FDA0000504421220000012.GIF" wi="619" he="234" />其中Δ为小于等于0.01的正实数。并构造函数1:<img file="dest_path_FDA0000504421220000013.GIF" wi="1212" he="129" />κ为惩罚项系数,取值为0.1×m至10×m之间的任意数; (7)构造函数2: <img file="dest_path_FDA0000504421220000021.GIF" wi="1124" he="111" />κ为惩罚项系数,取值为0.1×m至10×m之间的任意数; (8)构造函数3: <img file="dest_path_FDA0000504421220000022.GIF" wi="1190" he="135" />(9)分别用最速下降法求解式(1)、式(2),用OMP算法求解式(3),记录求解结果为<img file="dest_path_FDA0000504421220000023.GIF" wi="168" he="102" />和<img file="dest_path_FDA0000504421220000024.GIF" wi="84" he="105" />(10)<img file="dest_path_FDA0000504421220000025.GIF" wi="353" he="124" />时,取P0为1,否则为0;<img file="dest_path_FDA0000504421220000026.GIF" wi="337" he="127" />时,取P1为1,否则为0;<img file="dest_path_FDA0000504421220000027.GIF" wi="349" he="127" />时,取P2为1,否则为0;(11)若(P0)or(P1)or(P2)=1,待检测图像为缺陷,否则为噪声。 
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