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荧光磁粉探伤自动缺陷识别方法研究

陆宝春  李建文  陈吉朋  王婧  李纯健  汤海昌  
【摘要】:针对荧光磁粉探伤的人工观察识别过程中工作量大、效率低、准确性低及健康危害严重等问题,提出一种新的自动化图像处理与缺陷识别方法。通过分析磁痕图像,设计了一种基于Photoshop中"色彩范围"选择功能的彩色图像分割算法;基于图像形态学提出图像去噪与还原算法;在区域生长理论的基础上进行相关优化,实现单个连通区域的高效提取;基于真伪信号的特征差异设计了缺陷识别方法。以样本图片为例,在集成了OpenCV的VC环境下进行了算法调试,结果显示:彩色图像分割模块滤除了原始图像中由于紫外灯光照射形成的蓝紫色区域和附着磁粉形成的暗绿色区域等干扰信号;开运算后图像中的斑点噪声已经完全被去除,部分细小区域在开运算过程中被断开,导致图像失真;通过闭运算图像得到了还原,图像特征指标保持良好;在识别效率显著改善的同时,识别方法的通用性与准确性也都得到了明显提高。

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