【摘 要】
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随着生产的发展,人工评片的X射线照相检测方法日益不能满足生产的需要,检测结果的计算机辅助评判成为无损检测技术发展的趋势.如今,X射线实时成像检测技术已经在生产实践中得
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随着生产的发展,人工评片的X射线照相检测方法日益不能满足生产的需要,检测结果的计算机辅助评判成为无损检测技术发展的趋势.如今,X射线实时成像检测技术已经在生产实践中得到应用,这使得检测结果智能识别和自动评判成为可能.该课题以基于平板探测器的X射线数字成像系统生成的航空发动机叶片数字图像为研究对象,研究工件缺陷的自动提取技术,为缺陷的智能识别和评判提供数据,为实现X射线检测的自动化提供理论基础.论文首先分析了基于平板探测器的X射线实时成像系统校正图像、降低噪声和过程,证明系统生成的检测图像能够直接用于图像处理,然后,通过对叶片检测图像和缺陷特点的分析,提出了去除背景结合阈值分割的缺陷提取方法,最后利用软件实现了缺陷特征的自动提取.在模拟缺陷背景时设计出了分区域自适应中值滤波法,能够在保持正常区域的前提下,比较彻底地平滑掉缺陷,并且这种滤波法具有较快的处理速度;为减少降噪过程对缺陷的影响,采取了对缺陷进行重新生长的办法,保证了缺陷的准确、完整;为快速、准确地获得缺陷的特征参数,使用了四邻域标号算法、图像并行算法和八邻域跟踪算法,取得了较好的效果.该文设计的缺陷特征提取算法和软件达到了提取叶片缺陷特征参数的预期目标,所研究的缺陷提取方法可以为X射线检测过程的自动化提供借鉴.
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