CN110174422A - 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置 - Google Patents

基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110174422A
CN110174422A CN201811099993.7A CN201811099993A CN110174422A CN 110174422 A CN110174422 A CN 110174422A CN 201811099993 A CN201811099993 A CN 201811099993A CN 110174422 A CN110174422 A CN 110174422A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wavelet
phase
imaged
image
extraction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811099993.7A
Other languages
English (en)
Inventor
周仲兴
徐加明
李水能
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kunshan Luxshare Precision Industry Co Ltd
Original Assignee
Kunshan Luxshare Precision Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kunshan Luxshare Precision Industry Co Ltd filed Critical Kunshan Luxshare Precision Industry Co Ltd
Priority to CN201811099993.7A priority Critical patent/CN110174422A/zh
Publication of CN110174422A publication Critical patent/CN110174422A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/041—Phase-contrast imaging, e.g. using grating interferometers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置。检测方法包括：(1)设置同轴相衬成像参数，所述成像参数包括光源到待成像物体的距离L1、待成像物体到探测器的距离L2；(2)设置放射成像系统的曝光参数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线；(3)放置待成像物体，并在所述成像参数条件下对所述待成像物体成像，获得成像结果IN(x，y)；(4)根据所述成像结果IN(x，y)对归一化相衬图像g(I)进行小波变换，获得所述归一化相衬图像g(I)的相位抽取结果；(5)根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像。

Description

基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置
技术领域
本发明属于影像学检测领域，主要应用在无损检测领域，特别涉及一种基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置。
背景技术
随着经济的发展、人口的增长、社会老龄化程度的提高，以及人们保健意识的不断增强，全球医疗器械市场持续快速扩大。心肺复苏仪作为医疗器械中的重要品类，在现代医学诊疗上扮演越来越重要的角色，应用范围不断扩大。全球心肺复苏仪的销售额的年复合增长率约为6.8％，预计到2020年全球心肺复苏仪器的全球销售规模将达到157亿美元。我国心肺复苏仪器进出口贸易近年来发展迅速，在各类医疗器械市场中，其增长幅度迅速，逐渐成为我国医疗器械出口市场的主要驱动力。
在心肺复苏仪中，除颤连接器的质量对心肺复苏仪的最终医疗效果起着重要作用。为了提高连接器产品的质量，对其进行快速有效的检测已经成为产品生产过程中的一个重要的环节。由于除颤连接器通过复杂的塑料本体结构实现金属连线、引脚的封装，内部结构的检测困难，目前一般通过将成品剖开后进行缺陷检测来分析当前批次的连接器质量，但该方法属于离线检测方法，且不能实现连接器整体检测，漏检率高。
实践表明，目前常见的连接器缺陷包括塑料本体部分的气泡，裂缝以及金属部分的虚焊等，其中微小气泡及裂缝通过离线剖分检测实现困难。为了实现连接器内部结构检测，利用具有穿透性能的X射线实现透射成像为可行方法，该方法可以实现连接器内部的金属部分结构的清晰成像。但是这种传统的X 射线成像方法，是基于物体中不同部分的吸收差异实现成像，由于连接器塑料本体部分的气泡和裂纹部分与其周围部分的吸收差异小，导致成像结果中对比度低，无法显示出缺陷部分。
直到上世纪末，X射线相位衬度成像理论(X-ray phase contrast imaging，XPCI)的提出，打破了传统的X射线成像理念，为实现物体内部微小结构的检测带来了新的曙光。研究表明，在相同辐射剂量下，通过相衬成像获取的相位图像的对比度较之传统X线吸收成像提高10倍左右，显著提高了微缺陷结构成像的图像可见度。
近年来，国内外围绕X射线相衬成像开展了大量研究工作，实现了工业产品及材料的内部的微小结构成像。但是目前这些研究，主要通过同步辐射源提供的理想高相干X射线源来实现，然而同步辐射源耗资巨大，占地面积巨大，不利于实际应用和推广。基于微焦点X射线源实现同轴相衬成像克服了上述困难，但同时降低了成像质量，即当前制约同轴相衬成像质量的关键问题主要体现在像系统方面，图像系统自身存在着缺陷，比如X光源并非理想点源，探测器性能受到自身分辨率及点扩散函数等因素的限制，系统存在各类有害噪声等。
由于微焦点同轴相衬成像是更适合实现除颤连接器内部缺陷(气泡、裂缝) 检测的成像技术，因此，基于该成像技术实现除颤连接器内部结构的相位信息提取具有显著的研究价值和意义。所发展的技术还要满足除颤连接器内部缺陷的在线检测的需求，即在成像时间短，成像质量不高的情况下对除颤连接器内部结构实现准确有效的相位信息提取。上述技术可以推广应用在工业质量控制领域，具有巨大的社会意义和市场价值。
中国发明专利CN106556612A公开了一种基于相位信息的连接器缺陷检测方法，其采用微焦点同轴相衬成像技术，更适合实现连接器内部缺陷，例如气泡、裂纹等的检测，在一定程度上解决了上述问题。但是，上述基于相位信息的连接器缺陷检测方法对于快速检测时，由于X射线照射时间短导致成像质量较低，连接器内部缺陷的相位信息提取精度受限，仍不能满足在线检测的需求。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置，能够克服在线快速检测造成X射线照射时间短影响成像质量的问题，并且能在成像质量较差的情况下实现连接器塑料本体内部如气泡、裂纹等缺陷的准确检测。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于小波域相位提取的缺陷检测方法，包括如下步骤：
(1)设置同轴相衬成像参数，所述成像参数包括光源到待成像物体的距离L1、待成像物体到探测器的距离L2；
(2)设置放射成像系统的曝光参数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线，其中，x，y是空间位置坐标；
(3)放置待成像物体，并在所述成像参数、所述曝光参数条件下对所述待成像物体成像，获得成像结果IN(x，y)，其中，x，y是空间位置坐标；
(4)根据所述成像结果IN(x，y)、所述系统点扩散函数h(x，y)对归一化相衬图像g(I)进行变换，获得所述归一化相衬图像g(I)的相位抽取结果；
(5)根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像；
其中，对步骤(4)中的所述归一化相衬图像进行小波变换。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，步骤(4)还包括：
设定小波变换尺度，通过所述小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，步骤(4)还包括：
根据所述小波系数图像，对所述各个小波子带进行相位抽取，获得所述各个小波子带的相位抽取结果。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，步骤(4)还包括：
对所述所有小波子带的所述相位抽取结果进行小波逆变换，获得相衬图像的相位抽取结果。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，
所述归一化相衬图像g(I)为通过所述小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像其中，a，b∈{L，H}， 分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，J为所述小波尺度。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，
采用公式对各个所述小波子带进行所述相位抽取；其中， 由各个小波子带的信噪比决定；MTF(u，v)为所述系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换； *号表示求共轭复数；α表示松弛因子，根据所述待成像物体的组成成份进行估计；u、v分别为横轴和纵轴方向的空间频率，λ为所述光源发射的X射线波长。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，步骤(1)还包括：
设置所述光源到所述待成像物体的所述距离L1为200cm，所述待成像物体到所述探测器的所述距离L2为100cm。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，步骤(2)还包括：
通过放置刀口器具在所述待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，而后将m*n条所述刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，m为15，n为50。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其中，待成像物体采用气泡裂纹仿体。
为了实现上述目的，本发明还提供一种基于小波域相位提取的缺陷检测装置，包括：
放射成像系统以及图像变换模块；
所述放射成像系统包括光源、探测器以及参数设置模块，所述光源用于向待成像物体提供光源，所述探测器用于将待成像物体进行成像；所述参数设置模块，用于设置同轴相称成像参数及所述放射成像系统的曝光参数；
其中，所述图像变换模块根据所述成像结果对归一化相衬图像进行变换，获得所述归一化相衬图像的相位抽取结果，并根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，所述图像变换模块包括小波变换单元，所述小波变换单元通过设定小波变换尺度，对所述归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，所述图像变换模块包括相位抽取单元，所述相位抽取单元根据所述小波系数图像，对所述各个小波子带进行相位抽取，获得所述各个小波子带的相位抽取结果。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，所述图像变换模块包括小波逆变换单元，所述小波逆变换单元对所述所有小波子带的所述相位抽取结果进行小波逆变换，获得相衬图像的相位抽取结果。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，
所述小波变换单元对所述归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像其中，a，b∈{L，H}， 分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，J为所述小波尺度。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，
所述相位抽取单元采用公式对各个所述小波子带进行相位抽取；其中， 由各个小波子带的信噪比决定；MTF(u，v)为所述系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换；*号表示求共轭复数；α表示松弛因子，根据所述待成像物体的组成成份进行估计；u、v分别为横轴和纵轴方向的空间频率，λ为X射线波长。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，所述同轴相称成像参数包括所述光源到所述待成像物体的距离L1，所述待成像物体到所述探测器的距离L2，其中，L1为200cm，L2为100cm。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，通过放置刀口器具在所述待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，而后将m*n条所述刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，所述图像变换模块获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，m为15，n为50。
上述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其中，所述待成像物体采用气泡裂纹仿体。
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
图1为本发明一层及二层小波变换示意图。
图2为本发明基于小波域相位提取的缺陷检测方法流程图。
图3为本发明通过刀口法测量获得的系统点扩散函数曲线图。
图4为本发明气泡裂纹仿体的相衬成像结果图。
图5为本发明对应4的未采用小波域相位抽取方法的相位抽取结果图。
图6为本发明对应图4的采用小波域相位抽取方法的相位抽取结果图。
图7为图5、图6对应的四组裂缝相位抽取结果剖面曲线。
图8为本发明基于小波域相位提取的缺陷检测装置示意图。
图9为本发明图像变换模块示意图。
其中，附图标记：
100：缺陷检测装置 101：放射成像系统
102：光源 103：探测器
104：参数设置模块 105：图像变换模块
106：待成像物体 107：小波变换单元
108：相位抽取单元 109：小波逆变换单元
具体实施方式
下面结合附图对本发明的结构原理和工作原理作具体的描述：
应当理解，说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但不必然每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这种表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，无论有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
在说明书及后续的权利要求书中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，本领域普通技术的员应可理解，技术使用者或制造商可以不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求书并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的权利要求项中所提及的“包括”和“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。以外，“连接”一词在此包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
首先，构建基于微焦点源的X射线相衬成像原型系统。该系统的探测器为1024×1024的CCD阵列，像素大小为50μm×50μm，14级灰度。横向及纵向的空间分辨率均为每毫米20像素。X射线管的焦斑尺寸为50μm。其中，除X射线外，也可以采用超声波或其他射线代替。
通过系统标定，测量得到探测器点扩散函数的半高宽为110μm。实验中， X射线源的工作电压为33kVp，工作电流为0.5mA。
为了评估所设计系统对连接器塑料本体部分的微小裂纹和气泡的相位成像的质量，并实现系统优化，设计了标准评估仿体，包括直径为50μm、100μm、 250μm、500μm的圆柱空腔，以及直径为50μm、100μm、250μm、500μm的气泡。整体仿体为立方体，材质为聚乙烯。
实际成像时，设置X射线光源到待成像物体的距离为L1，例如为200cm；对应的待成像物体到探测器的距离为L2，例如为100cm。由于成像系统的点扩散函数是探测器点扩散函数和光源点扩散函数的卷积，在上述实验设置情况下，需要兼顾光源焦斑点扩散函数以及探测器点扩散函数对同轴相衬成像结果的恶化效应以及系统噪声问题，最终针对探测器的非理想性和系统噪声，实现对应的相衬图像恢复，从而提高最终抽取的相位图像的质量。
传统的X射线成像只考虑物体的吸收，本发明为了得到物体的相位信息，需要考虑物体具有复折射率n(x，y，z)＝1-δ(x，y，z)+iβ(x，y，z)，这里的δ(x，y，z)和β(x，y，z)分别对应待成像物体的相位和吸收因子，(x，y，z)是待成像物体的空间坐标。当X射线经过待成像物体后，根据波动方程理论，有如下传递函数：
T(x，y)＝exp(-a(x，y)+iφ(x，y)) (1)
这里的a和φ分别为X射线通过待成像物体之后的吸收和相移，对应于复折射率的关系为：
a(x，y)＝k∫β(x，y，z)dz (2)
φ(xy)＝-k∫δ(x，y，z)dz (3)
X射线经过待成像物体前，具有如下的传播方程
U0(x，y，z)＝exp(ikz) (4)
经过待成像物体后，X射线传播方程可以表示为U1(x，y，z)＝T(x，y)U0(x，y，z)，再经过一段自由空间传播后，携带有待成像物体相位和吸收信息的X射线发生菲涅尔衍射效应，即
这里表示待成像物体平面上的点到探测器平面像素点的距离，(x1，y1)为探测器平面的坐标，θ为衍射角。而考虑到X射线波长短，衍射角小，则cosθ≈1，这样可以得到最终的X射线在探测器平面上的幅度表达式
U2(x，y)＝∫∫U1(x1，y1)Hz(x-x1，y-y1)dx1dy1 (6)
其中上式(6)中的传播核为
理想情况下，在探测器平面上得到的是包含待成像物体相位和吸收信息的能量信号，具体可以表示为：
这里Id(x，y)为探测器接受的光强信号，I0(x，y)为经过待成像物体前的X射线能量信号，λ为X射线波长，为物体平面的梯度算子。
实际的微焦点X射线同轴相衬成像系统，需要考虑光源和探测器对成像结果的恶化效应，我们实际获得的同轴相衬成像结果IN(x，y)可以用下面的公式表示：
IN(x，y)＝Id(x，y)*h(x，y)+n(x，y) (9)
其中，*为卷积运算符，x，y是空间位置坐标，I(x，y)是理想情况下的同轴相衬成像结果，h(x，y)是反映具有光源探测器非理想引起相衬恶化效应所对应的系统点扩散函数，n(x，y)为系统噪声。实际对物体成像获得的图像IN(x，y)是理想结果被系统点扩散函数恶化，并且包含了噪声项n(x，y)的结果。
本发明的目的为从探测器平面中的光强信息IN(x，y)中抽取出相位信息φ(x，y)，定义归一化相衬图像g(I)：
并定义相位抽取的频域滤波函数
这里u、v分别是横轴和纵轴方向的空间频率，α为松弛因子，受物体组成成份及所采用X射线的能量决定。
由此，我们可以得到相位图像为
这里符号和分别代表傅立叶正变换和逆变换，MTF(u，v)为系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换，一般将之称为系统传递函数。
由于系统噪声影响，实际测得的系统传递函数MTF(u，v)存在零值，由于公式(12)中MTF(u，v)位于分母，分母为零时将导致相位抽取失败。因此需要将公式(12)修正为
这里MTF*(u，v)为MTF(u，v)的共轭复数，SNR(u，v)为频率(u，v)处相衬图像的信噪比，但实际应用中，无法实现每个频率位置信噪比的求解，因此一般采用单一常数ε来替代1/SNR(u，v)，即
在利用公式(13)、(15)实现成像质量较低的相衬图像的相位抽取时，很难通过调整ε来获得满意的相位抽取结果。考虑不同频带的信噪比是不同的，通过单一参数ε来进行相位抽取也是不合理的。因此，考虑将相衬图像分解到不同的小波子带，而后对各个小波子带的相衬图像分别进行相位抽取。
针对上述问题，需要对归一化相衬图像g(I)进行小波变换，小波变换尺度用字母J表示。首先对图像g(I)进行一层小波变换(J＝1)，可以得到如下结果：
式中fLH(I)，fHL(I)，fHH(I)，fLL(I)分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，则是水平与垂直方向的单位向量。对所获取的所有通道信号进行统一标记，即a，b∈{L，H}。
图1为本发明一层及二层小波变换示意图。如图1所示，左侧为一层小波变换示意图，右侧为二层小波变换示意图。其中，二层小波变换则是在一层变换的基础上进行的，对概貌小波系数fLL(I)再次遵循式(16)做分解，由此得到的系数为
在本发明中我们采用平稳小波变换，可以较好的保留图像边缘处的细节，同时使各通道小波系数的尺寸与原图像尺寸相同，有效地抑制噪声，优越性明显。通过对图像g(I)做平稳小波分解，设定变换尺度J，可以得到各个小波子带的小波系数图像而后对各个小波子带进行相位抽取，即
这里由各个小波子带的信噪比决定。
对所有小波子带的相位抽取结果进行小波逆变换，即可获得相衬图像的相位抽取结果φ(x，y)。
图2为本发明基于小波域相位提取的缺陷检测方法流程图。如图2所示，本发明基于小波域相位提取的缺陷检测方法包括：
步骤1：设置同轴相衬成像参数，所述成像参数包括光源到待成像物体的距离L1、待成像物体到探测器的距离L2，其中，L1为200cm，L2为100cm；
步骤2：设置放射成像系统的曝光参数，通过放置刀口器具在所述待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，而后将m*n条所述刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线。其中，m可以是15，n可以是50；x，y是空间位置坐标；
步骤3：放置待成像物体，并在所述成像参数条件下对所述待成像物体成像，获得成像结果IN(x，y)，其中，x，y是空间位置坐标；
步骤4：根据所述成像结果IN(x，y)对归一化相衬图像g(I)进行小波变换，获得所述归一化相衬图像g(I)的相位抽取结果；
步骤5：根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像。
对于步骤4中的小波变换，可以细分为如下步骤：
步骤4.1：设定小波变换尺度，对归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像a，b∈{L，H}. 分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，J为小波尺度。
步骤4.2：采用公式 对各个小波子带进行相位抽取，由各个小波子带的信噪比决定，MTF(u，v)为系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换，*号表求示共轭复数，松弛因子α可以根据实际物体的组成成份估计；u、v分别为横轴和纵轴方向的空间频率，λ为所述光源发射的X射线波长。
步骤4.3：对所有小波子带的相位抽取结果进行小波逆变换，即可获得相衬图像的相位抽取结果φ(x，y)。
其中，本发明采用数字放射成像装置构建同轴相衬成像系统。首先通过刀口装置获取系统探测器的系统点扩散函数。
图3为本发明通过刀口法测量获得的系统点扩散函数曲线图。通过放置刀口器具在待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，例如m＝15，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，例如n＝50，而后将m*n＝15*50条刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，获得放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)的曲线图，上述曲线图如图3所示。由此测量获得的系统点扩散函数曲线的半高宽是110微米。
测量在不同曝光时间下的气泡裂纹仿体的相衬成像结果及对应的相位抽取结果，所有的相位抽取均是在图3的系统点扩散函数维纳解卷积前提下实现的。
图4为本发明气泡裂纹仿体的相衬成像结果图。如图4所示，采用1.5秒曝光时间的情况下，可以从图中看出，图中上部代表裂纹的四组圆柱图像质量逐渐降低，图中下部代表气泡的球形，最后一组已经完全被噪声淹没。
图5为本发明对应图4的未采用小波域相位抽取方法的相位抽取结果图。如图5所示，未采用小波域相位抽取方法时，可以看出仍然存在较大的背景噪声。
图6为本发明对应图4的采用小波域相位抽取方法的相位抽取结果图。如图6所示，采用小波域相位抽取方法后，所获得的相位抽取图像的图像质量有了较为明显的提高。
图7为图5、图6对应的四组裂缝相位抽取结果剖面曲线。如图7所示，可以明显看出，通过采用小波域相位抽取方法，每组裂缝之间的区分度更高，可以说明，采用小波域相位抽取方法，本发明可以较为显著提高相位抽取精度。
图8为本发明基于小波域相位提取的缺陷检测装置示意图。如图8所示，本发明基于小波域相位提取的缺陷检测装置100包括放射成像系统101以及图像变换模块105。放射成像系统101至少包括光源102、探测器103、参数设置模块104，光源102用于向待成像物体106提供光源，探测器103用于将待成像物体106进行成像，参数设置模块104，用于设置同轴相称成像参数及所述放射成像系统的曝光参数。图像变换模块105对待成像物体的成像结果进行归一化相衬图像转换，然后将归一化相衬图像进行小波变换，获得归一化相衬图像的相位抽取结果，并根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像。
图9为本发明图像变换模块示意图。如图9所示，图像变换模块105包括小波变换单元107、相位抽取单元108、小波逆变换单元109。其中，小波变换单元107通过设定小波变换尺度，对归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像；相位抽取单元108根据所述小波系数图像，对所述各个小波子带进行相位抽取，获得所述各个小波子带的相位抽取结果；小波逆变换单元109对所述所有小波子带的所述相位抽取结果进行小波逆变换，获得相衬图像的相位抽取结果。
最终结果表明，针对当前工程技术条件下除颤连接器内部缺陷在线快速检测所面临的关键问题，采用本发明的基于小波域相位提取的连接器缺陷在线检测方法及检测装置，可以克服在线快速检测造成X射线照射时间短影响成像质量的问题，能在成像质量较差的情况下实现连接器塑料本体内部如气泡裂纹等缺陷的准确检测。
由于本发明采用了一种新的X射线成像模态，并充分考虑了实际成像系统的恶化效应，满足当初工程技术条件的可行性和先进性。因此本发明的基于小波域相位提取的连接器缺陷在线检测方法及检测装置可以进一步应用于其他工业零件中微小缺陷的在线检测以及大型设备的无损探伤。该发明的应用，为包括连接器在内的工业零件的内部结构在线检测提供了一种新的技术，具有广阔的应用前景。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (20)

1.一种基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)设置同轴相衬成像参数，所述成像参数包括光源到待成像物体的距离L1、待成像物体到探测器的距离L2；
(2)设置放射成像系统的曝光参数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线，其中，x，y是空间位置坐标；
(3)放置待成像物体，并在所述成像参数、所述曝光参数条件下对所述待成像物体成像，获得成像结果IN(x，y)，其中，x，y是空间位置坐标；
(4)根据所述成像结果IN(x，y)、所述系统点扩散函数h(x，y)对归一化相衬图像g(I)进行变换，获得所述归一化相衬图像g(I)的相位抽取结果；
(5)根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像；
其中，对步骤(4)中的所述归一化相衬图像进行小波变换。
2.如权利要求1所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(4)还包括：
设定小波变换尺度，通过所述小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像。
3.如权利要求2所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(4)还包括：
根据所述小波系数图像，对所述各个小波子带进行相位抽取，获得所述各个小波子带的相位抽取结果。
4.如权利要求3所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(4)还包括：
对所述所有小波子带的所述相位抽取结果进行小波逆变换，获得相衬图像的相位抽取结果。
5.如权利要求4所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于：
所述归一化相衬图像g(I)为通过所述小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像其中，a，b∈{L，H}， 分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，J为所述小波尺度。
6.如权利要求5所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于：
采用公式对各个所述小波子带进行所述相位抽取；其中， 由各个小波子带的信噪比决定；MTF(u，v)为所述系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换；*号表示求共轭复数；α表示松弛因子，根据所述待成像物体的组成成份进行估计；u、v分别为横轴和纵轴方向的空间频率，λ为所述光源发射的X射线波长。
7.如权利要求6所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(1)还包括：
设置所述光源到所述待成像物体的所述距离L1为200cm，所述待成像物体到所述探测器的所述距离L2为100cm。
8.如权利要求7所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(2)还包括：
通过放置刀口器具在所述待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，而后将m*n条所述刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线。
9.如权利要求8所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，m为15，n为50。
10.如权利要求1所述的基于小波域相位提取的缺陷检测方法，其特征在于，所述待成像物体采用气泡裂纹仿体。
11.一种基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，包括：
放射成像系统以及图像变换模块；
所述放射成像系统包括光源、探测器以及参数设置模块，所述光源用于向待成像物体提供光源，所述探测器用于将待成像物体进行成像；所述参数设置模块，用于设置同轴相称成像参数及所述放射成像系统的曝光参数；
其中，所述图像变换模块根据所述成像结果对归一化相衬图像进行变换，获得所述归一化相衬图像的相位抽取结果，并根据所述相位抽取结果，计算得到所述待成像物体的相位信息图像。
12.如权利要求11所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，所述图像变换模块包括小波变换单元，所述小波变换单元通过设定小波变换尺度，对所述归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像。
13.如权利要求12所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，所述图像变换模块包括相位抽取单元，所述相位抽取单元根据所述小波系数图像，对所述各个小波子带进行相位抽取，获得所述各个小波子带的相位抽取结果。
14.如权利要求13所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，所述图像变换模块包括小波逆变换单元，所述小波逆变换单元对所述所有小波子带的所述相位抽取结果进行小波逆变换，获得相衬图像的相位抽取结果。
15.如权利要求14所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于：
所述小波变换单元对所述归一化相衬图像进行小波变换，获得各个小波子带的小波系数图像其中，a，b∈{L，H}， 分别表示水平、垂直、对角和概貌小波系数，J为所述小波尺度。
16.如权利要求15所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于：
所述相位抽取单元采用公式对各个所述小波子带进行相位抽取；其中， 由各个小波子带的信噪比决定；MTF(u，v)为所述系统点扩散函数h(x，y)的傅里叶变换；*号表示求共轭复数；α表示松弛因子，根据所述待成像物体的组成成份进行估计；u、v分别为横轴和纵轴方向的空间频率，λ为所述光源发射的X射线波长。
17.如权利要求16所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，所述同轴相称成像参数包括所述光源到所述待成像物体的距离L1，所述待成像物体到所述探测器的距离L2，其中，L1为200cm，L2为100cm。
18.如权利要求17所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，通过放置刀口器具在所述待成像物体的平面位置，连续采集m幅图像，从每幅所述图像获取不同位置的刀口截面曲线n条，而后将m*n条所述刀口截面曲线进行平均，再对平均曲线求导数，所述图像变换模块获得所述放射成像系统的系统点扩散函数h(x，y)及其曲线。
19.如权利要求18所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，m为15，n为50。
20.如权利要求11所述的基于小波域相位提取的缺陷检测装置，其特征在于，所述待成像物体采用气泡裂纹仿体。
CN201811099993.7A 2018-09-20 2018-09-20 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置 Pending CN110174422A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811099993.7A CN110174422A (zh) 2018-09-20 2018-09-20 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811099993.7A CN110174422A (zh) 2018-09-20 2018-09-20 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110174422A true CN110174422A (zh) 2019-08-27

Family

ID=67689059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811099993.7A Pending CN110174422A (zh) 2018-09-20 2018-09-20 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110174422A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409315A (zh) * 2021-08-19 2021-09-17 深圳市信润富联数字科技有限公司 工件缺陷检测方法、电子装置、装置及可读存储介质
CN114359115A (zh) * 2022-03-18 2022-04-15 武汉精立电子技术有限公司 一种提高缺陷检测准确性的方法、计算机设备及可读介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5987094A (en) * 1996-10-30 1999-11-16 University Of South Florida Computer-assisted method and apparatus for the detection of lung nodules
US6766044B1 (en) * 1999-11-11 2004-07-20 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method, and storage medium
CN102809494A (zh) * 2012-07-10 2012-12-05 天津大学 数字x射线成像系统调制传递函数的刀口法测量方法
CN103528840A (zh) * 2013-09-29 2014-01-22 天津大学 基于x射线成像系统探测器特性的调制传递函数测量方法
CN104794477A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 山东大学 基于3-d小波变换和稀疏张量的高光谱图像特征抽取方法
CN106556612A (zh) * 2016-11-04 2017-04-05 立讯精密工业（昆山）有限公司 一种基于相位信息的连接器缺陷检测方法
CN107895360A (zh) * 2017-10-21 2018-04-10 天津大学 一种基于小波域正则化的相位重建方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5987094A (en) * 1996-10-30 1999-11-16 University Of South Florida Computer-assisted method and apparatus for the detection of lung nodules
US6766044B1 (en) * 1999-11-11 2004-07-20 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method, and storage medium
CN102809494A (zh) * 2012-07-10 2012-12-05 天津大学 数字x射线成像系统调制传递函数的刀口法测量方法
CN103528840A (zh) * 2013-09-29 2014-01-22 天津大学 基于x射线成像系统探测器特性的调制传递函数测量方法
CN104794477A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 山东大学 基于3-d小波变换和稀疏张量的高光谱图像特征抽取方法
CN106556612A (zh) * 2016-11-04 2017-04-05 立讯精密工业（昆山）有限公司 一种基于相位信息的连接器缺陷检测方法
CN107895360A (zh) * 2017-10-21 2018-04-10 天津大学 一种基于小波域正则化的相位重建方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409315A (zh) * 2021-08-19 2021-09-17 深圳市信润富联数字科技有限公司 工件缺陷检测方法、电子装置、装置及可读存储介质
CN114359115A (zh) * 2022-03-18 2022-04-15 武汉精立电子技术有限公司 一种提高缺陷检测准确性的方法、计算机设备及可读介质
CN114359115B (zh) * 2022-03-18 2022-06-03 武汉精立电子技术有限公司 一种提高缺陷检测准确性的方法、计算机设备及可读介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Abdollahi et al. Incorporation of ultrasonic prior information for improving quantitative microwave imaging of breast
CN113960908B (zh) 用于表征样本中的颗粒的全息方法
KR20180011762A (ko) 입자 분석 방법
CN106556612B (zh) 一种基于相位信息的连接器缺陷检测方法
CN110455834B (zh) 基于光强传输方程的x射线单次曝光成像装置及方法
CN111956180B (zh) 一种重建光声内窥层析图像的方法
CN110174422A (zh) 基于小波域相位提取的缺陷检测方法及检测装置
Bellens et al. Evaluating conventional and deep learning segmentation for fast X-ray CT porosity measurements of polymer laser sintered AM parts
CN109919905A (zh) 一种基于深度学习的红外无损检测方法
CN108732125A (zh) 一种基于高斯迭代算法的太赫兹材料内部缺陷检测方法
CN115420806A (zh) 一种基于神经网络及图像融合的无损超声检测方法
CN111354055B (zh) 基于深度学习的光学相干层析成像深度重建方法
Alexandrov et al. Nanosensitive optical coherence tomography for the study of changes in static and dynamic structures
CN106483152B (zh) 一种x射线能谱成像方法
CN114166847A (zh) 一种基于太赫兹时域光谱技术来无损检测油漆中缺陷的方法
Hu et al. Autonomous dynamic line-scan continuous-wave terahertz non-destructive inspection system combined with unsupervised exposure fusion
Wu et al. Time reversal optical tomography: locating targets in a highly scattering turbid medium
Zhong et al. Dictionary learning-based image reconstruction for terahertz computed tomography
CN107300562A (zh) 一种测量继电器成品触点间距的x射线无损检测方法
Yagoub et al. X-ray image denoising for cargo dual energy inspection system
CN109406550A (zh) 基于多材质物体相位提取的缺陷检测方法及检测装置
Lu et al. A Deep Transfer Learning Model for Packaged Integrated Circuit Failure Detection by Terahertz Imaging
US11857289B2 (en) Systems and methods of optimizing functional images of a lesion region using guided diffuse optical tomography
Zhai et al. Terahertz Nondestructive Stratigraphic Analysis of Complex Layered Structures: Reconstruction Techniques
CN116718613A (zh) 基于太赫兹谱的环氧玻璃纤维复合材料内部缺陷检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination