CN111260646B - 一种数字式射线检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于检测方法,具体涉及一种数字式射线检测方法。它包括:步骤1:输入,从外部输入探测信号,步骤2:滑块大小确定,通过迭代方式确定滑块大小;步骤3:用确定合适的大小去取子滑块,用步骤2确定的N的大小取子滑块,步骤4:排序,在滑块大小确定后,对该滑块大小对应的所有均值从大到小的排序,步骤5:判定缺陷点,根据滑块中间值判定是否存在缺陷点,并记录缺陷点;步骤6输出,将记录的缺陷点输出。本发明的显著效果是:(1)避免了人工判断焊接缺陷导致的过度依赖人员经验的缺陷;(2)保证了判断精度的质量稳定性比较好;(3)保证了无差点判定准确有效。(4)全程均可通过计算机实现,判定效率高,速度快。

Description

一种数字式射线检测方法
技术领域
本发明属于检测方法,具体涉及一种数字式射线检测方法。
背景技术
焊接过程由于工艺控制不够精确,焊接材料天然特性,以及一些其他不可控因素,可能会造成焊缝本身存在缺陷。这些缺陷会导致焊缝的物理特性达不到预想指标,例如截断力、拉伸强度、热传导特性等等。
为了检验焊缝中是否存在缺陷,现有技术包括射线探伤方法(RT)、超声探伤(UT)、渗透探伤(PT)以及磁性探伤(MT),其中最常用的是射线探伤方法(RT)。
现有射线探伤方法一般是对焊缝发出X或γ射线,并在焊缝后捕捉穿透过焊缝的射线,形成影像资料,通过肉眼分辨图像上是否存在缺陷。
这种探测方法,过度依赖检测人员的经验,而且对于人眼分辨率很难看清的比较细微的缺陷,人工误判率很大。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷,提供一种数字式射线检测方法。
本发明是这样实现的:一种数字式射线检测方法,包括下述步骤:
步骤1:输入
从外部输入探测信号,记为f(x,y),其中(x,y)是坐标,f(x,y)是坐标的值,f(x,y)为P*Q的矩阵;
步骤2:滑块大小确定
通过迭代方式确定滑块大小;
步骤3:用确定合适的大小去取子滑块
用步骤2确定的N的大小取子滑块,令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gs(x,y)记录,s为位置,
步骤4:排序
在滑块大小确定后,对该滑块大小对应的所有
Figure BDA0002407561980000021
从大到小的排序,排序后记的序列为gj(x,y),假设共有T个数值,
步骤5:判定缺陷点
根据滑块中间值判定是否存在缺陷点,并记录缺陷点;
步骤6输出
将记录的缺陷点输出。
如上所述的一种数字式射线检测方法,其中,所述的步骤2滑块大小确定包括下述步骤,
步骤2.1:取初始子滑块
取g(x,y)为子滑块,该子滑块最小2*2的矩阵,最大为f(x,y)的十分之一,g(x,y)初始值为3×3的大小,
令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gi(x,y)记录,i为位置,即g1(x,y)为第一个位置的滑块,g2(x,y)为第二个位置的滑块,以此类推,
步骤2.2在滑动中计算每个滑块的均值
Figure BDA0002407561980000031
为gi(x,y)的平均值,即小滑块的均值,用下面公式计算
Figure BDA0002407561980000032
步骤2.3:计算滑块迭代判定参数
计算中间参数δ和δi,分别用下述公式计算
Figure BDA0002407561980000033
Figure BDA0002407561980000034
其中
Figure BDA0002407561980000035
是gi(x,y)的均值,
Figure BDA0002407561980000036
是f(x,y)的均值,
Figure BDA0002407561980000037
对上述每一个δi,均能得到点
Figure BDA0002407561980000038
对这些点进行一阶曲线拟合得到函数h(x)=tx,其中的参数t为滑块迭代判定参数,
本步骤循环迭代进行,循环迭代判定条件在步骤2.4中,本步骤的初始值包括两个即δ1和δ2,对应的曲线拟合的函数分别记为h(x)=t1x和h(x)=t2x。在后续迭代中,不同迭代次数的值分别记为δi和δi+1对应的曲线拟合的函数分别记为h(x)=tlx和h(x)=tl+1x。
步骤2.4:判断滑块大小是否合适
对步骤2.3中得到的曲线拟合结果进行判断,
(2.4.1)若|tl+1-tl|≤0.1tl,那么令N为tl的对应的值,执行步骤4,否则执行步骤(2.4.2);
(2.4.2)tl+1-tl>0,那么执行本下述操作,否则执行(2.4.3)
令滑块的N增加1,然后判断N≥0.1P或N≥0.1Q中是否有任意一个成立,若有任意一个成立,那么令N为tl的对应的值执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4;
(2.4.3)tl+1-tl<0,那么执行下面操作:令滑块的N减少1,然后判断N<2是否成立,若成立那么令N为2并执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4。
如上所述的一种数字式射线检测方法,其中,所述的步骤5判定缺陷点包括下述步骤,
步骤6求差值的均值
求所有Δgj(x,y)的均值
Figure BDA0002407561980000041
Figure BDA0002407561980000042
步骤7判断及输出
判断下述不等式是否成立,若
Figure BDA0002407561980000043
成立,那么判定此时Δgj(x,y)对应的(x,y)是缺陷点,为便于后续计算记录此时的gj(x,y)为g′j(x,y),K外部输入;
此时的输出步骤变为步骤8。
如上所述的一种数字式射线检测方法,其中,所述的步骤8输出为:输出的结果为:所有g′j(x,y)还原成对应的gs(x,y)的坐标。
如上所述的一种数字式射线检测方法,其中,所述的K取值范围为3-100。
如上所述的一种数字式射线检测方法,其中,所述的K的优选值为5。
本发明的显著效果是:(1)通过数字式自动判断,避免了人工判断焊接缺陷导致的过度依赖人员经验的缺陷;(2)通过设置子滑块,并且根据图像实际情况,令子滑块能自适应调整大小,保证了判断精度的质量稳定性比较好;(3)通过合理设置判定依据,保证了无差点判定准确有效。(4)全程均可通过计算机实现,判定效率高,速度快。经实验,本方法的判定速度大约是人工判定的十分之一,判定准确率比人工提升40%,且缺陷尺寸越小,判定准确率越高。
具体实施方式
一种数字式射线检测方法,包括下述步骤:
步骤1:输入
从外部输入探测信号,记为f(x,y),其中(x,y)是坐标,f(x,y)是坐标的值。f(x,y)为P*Q的矩阵。一般情况下,P、Q均大于30。
步骤2:滑块大小确定
步骤2.1:取初始子滑块
取g(x,y)为子滑块,该子滑块最小2*2的矩阵,最大为f(x,y)的十分之一,g(x,y)初始值为3×3的大小,
令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gi(x,y)记录,i为位置,即g1(x,y)为第一个位置的滑块,g2(x,y)为第二个位置的滑块,以此类推,
步骤2.2在滑动中计算每个滑块的均值
Figure BDA0002407561980000061
为gi(x,y)的平均值,即小滑块的均值,用下面公式计算
Figure BDA0002407561980000062
步骤2.3:计算滑块迭代判定参数
计算中间参数δ和δi,分别用下述公式计算
Figure BDA0002407561980000063
Figure BDA0002407561980000064
其中
Figure BDA0002407561980000065
是gi(x,y)的均值,
Figure BDA0002407561980000066
是f(x,y)的均值,
Figure BDA0002407561980000067
对上述每一个δi,均能得到点
Figure BDA0002407561980000068
对这些点进行一阶曲线拟合得到函数h(x)=tx,其中的参数t为滑块迭代判定参数,
本步骤循环迭代进行,循环迭代判定条件在步骤2.4中,本步骤的初始值包括两个即δ1和δ2,对应的曲线拟合的函数分别记为h(x)=t1x和h(x)=t2x。在后续迭代中,不同迭代次数的值分别记为δi和δi+1对应的曲线拟合的函数分别记为h(x)=tlx和h(x)=tl+1x。
步骤2.4:判断滑块大小是否合适
对步骤2.3中得到的曲线拟合结果进行判断,
(2.4.1)若|tl+1-tl|≤0.1tl,那么令N为tl的对应的值,执行步骤4,否则执行步骤(2.4.2);
(2.4.2)tl+1-tl>0,那么执行本下述操作,否则执行(2.4.3)
令滑块的N增加1,然后判断N≥0.1P或N≥0.1Q中是否有任意一个成立,若有任意一个成立,那么令N为tl的对应的值执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4;
(2.4.3)tl+1-tl<0,那么执行下面操作:令滑块的N减少1,然后判断N<2是否成立,若成立那么令N为2并执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4。
步骤3:用确定合适的大小去取子滑块
用步骤2确定的N的大小取子滑块,令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gs(x,y)记录,s为位置,即g1(x,y)为第一个位置的滑块,g2(x,y)为第二个位置的滑块,以此类推,
步骤4:排序
在滑块大小确定后,对该滑块大小对应的所有
Figure BDA0002407561980000071
从大到小的排序,排序后记的序列为gj(x,y),假设共有T个数值,
步骤5:求差值
对步骤4排序后的gj(x,y)进行相邻值的差值计算的差Δgj(x,y),即
Δgj(x,y)=gj+1(x,y)-gj(x,y),其中1≤j≤T
步骤6求差值的均值
求所有Δgj(x,y)的均值
Figure BDA0002407561980000081
Figure BDA0002407561980000082
步骤7判断及输出
判断下述不等式是否成立,若
Figure BDA0002407561980000083
成立,那么判定此时Δgj(x,y)对应的(x,y)是缺陷点,为便于后续计算记录此时的gj(x,y)为g′j(x,y),K外部输入;
步骤8输出
输出的结果为:所有g′j(x,y)还原成对应的gs(x,y)的坐标。

Claims (5)

1.一种数字式射线检测方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤1:输入
从外部输入探测信号,记为f(x,y),其中(x,y)是坐标,f(x,y)是坐标的值,f(x,y)为P*Q的矩阵;
步骤2:滑块大小确定
通过迭代方式确定滑块大小;
步骤3:用确定合适的大小去取子滑块
用步骤2确定的N的大小取子滑块,令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gs(x,y)记录,s为位置,
步骤4:排序
在滑块大小确定后,对该滑块大小对应的所有
Figure FDA0002604668840000011
从大到小的排序,排序后记的序列为gj(x,y),假设共有T个数值,
步骤5:判定缺陷点
根据滑块中间值判定是否存在缺陷点,并记录缺陷点;
步骤6输出
将记录的缺陷点输出;
所述的步骤2滑块大小确定包括下述步骤,
步骤2.1:取初始子滑块
取g(x,y)为子滑块,该子滑块最小为2*2的矩阵,最大为f(x,y)的十分之一,g(x,y)初始值为3×3的大小,
令子滑块在f(x,y)上从位置(1,1)开始从左到右,从上到下滑动,每次移动1个单位,每移动一个位置记录一次,为区分不同位置的子滑块,用gi(x,y)记录,i为位置,即g1(x,y)为第一个位置的滑块,g2(x,y)为第二个位置的滑块,以此类推,
步骤2.2在滑动中计算每个滑块的均值
Figure FDA0002604668840000021
为gi(x,y)的平均值,即小滑块的均值,用下面公式计算
Figure FDA0002604668840000022
步骤2.3:计算滑块迭代判定参数
计算中间参数δ和δi,分别用下述公式计算
Figure FDA0002604668840000023
Figure FDA0002604668840000024
其中
Figure FDA0002604668840000025
是gi(x,y)的均值,
Figure FDA0002604668840000026
是f(x,y)的均值,
Figure FDA0002604668840000027
对上述每一个δi,均能得到点
Figure FDA0002604668840000028
对这些点进行一阶曲线拟合得到函数h(x)=tx,其中的参数t为滑块迭代判定参数,
本步骤循环迭代进行,循环迭代判定条件在步骤2.4中,本步骤的初始值包括两个即δ1和δ2,对应的曲线拟合的函数分别记为h(x) =t1x和h(x)=t2x, 在后续迭代中,不同迭代次数的值分别记为δi和δi+1对应的曲线拟合的函数分别记为h(x)=t1x和h(x)=tl+1x;
步骤2.4:判断滑块大小是否合适
对步骤2.3中得到的曲线拟合结果进行判断,
(2.4.1)若t1+1-t1≤0.1t1,那么令N为t1的对应的值,执行步骤4,否则执行步骤(2.4.2);
(2.4.2)tl+1-t1>0,那么执行本下述操作,否则执行(2.4.3)
令滑块的N增加1,然后判断N≥0.1P或N≥0.1Q中是否有任意一个成立,若有任意一个成立,那么令N为t1的对应的值执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4;
(2.4.3)tl+1-t1<0,那么执行下面操作:令滑块的N减少1,然后判断N<2是否成立,若成立那么令N为2并执行步骤4,否则重复步骤2.2、步骤2.3和步骤2.4。
2.如权利要求1所述的一种数字式射线检测方法,其特征在于:所述的步骤5判定缺陷点包括下述步骤,
对步骤4排序后的gj(x,y)进行相邻值的差值计算的差Δgj(x,y),即
Δgj(x,y)=gj+1(x,y)-gj(x,y),其中1≤j≤T
步骤6求差值的均值
求所有Δgj(x,y)的均值
Figure FDA0002604668840000031
Figure FDA0002604668840000032
步骤7判断及输出
判断下述不等式是否成立,若
Figure FDA0002604668840000041
成立,那么判定此时Δgj(x,y)对应的(x,y)是缺陷点,为便于后续计算记录此时的gj(x,y)为g′j(x,y),K为外部输入;
此时的输出步骤变为步骤8。
3.如权利要求2所述的一种数字式射线检测方法,其特征在于:所述的步骤8输出为:输出的结果为:所有g′j(x,y)还原成对应的gs(x,y)的坐标。
4.如权利要求3所述的一种数字式射线检测方法,其特征在于:所述的K取值范围为3-100。
5.如权利要求4所述的一种数字式射线检测方法,其特征在于:所述的K的优选值为5。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1401075A (zh) * 2000-02-05 2003-03-05 伊克斯龙国际X射线有限公司 自动检测试样中铸造缺陷的方法
CN101996405A (zh) * 2010-08-30 2011-03-30 中国科学院计算技术研究所 一种快速的玻璃图像缺陷检测及分类方法及其装置
CN102175700A (zh) * 2011-01-20 2011-09-07 山东大学 数字x射线图像焊缝分割和缺陷检测方法
CN102393422A (zh) * 2011-08-22 2012-03-28 江苏省产品质量监督检验研究院 基于超声tofd的缺陷离线判别方法
CN102680478A (zh) * 2012-04-25 2012-09-19 华南农业大学 一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法及装置
CN103218814A (zh) * 2013-04-15 2013-07-24 西安交通大学 射线检测中缺陷的自适应水淹没优化分割方法
CN103440654A (zh) * 2013-08-27 2013-12-11 南京大学 一种lcd异物缺陷检测方法
CN104036495A (zh) * 2014-05-22 2014-09-10 南京航空航天大学 一种焊接缺陷提取方法及焊接缺陷检测方法
CN106228565A (zh) * 2016-08-02 2016-12-14 电子科技大学 一种基于x射线图像的输油管道焊缝缺陷检测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1401075A (zh) * 2000-02-05 2003-03-05 伊克斯龙国际X射线有限公司 自动检测试样中铸造缺陷的方法
CN101996405A (zh) * 2010-08-30 2011-03-30 中国科学院计算技术研究所 一种快速的玻璃图像缺陷检测及分类方法及其装置
CN102175700A (zh) * 2011-01-20 2011-09-07 山东大学 数字x射线图像焊缝分割和缺陷检测方法
CN102393422A (zh) * 2011-08-22 2012-03-28 江苏省产品质量监督检验研究院 基于超声tofd的缺陷离线判别方法
CN102680478A (zh) * 2012-04-25 2012-09-19 华南农业大学 一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法及装置
CN103218814A (zh) * 2013-04-15 2013-07-24 西安交通大学 射线检测中缺陷的自适应水淹没优化分割方法
CN103440654A (zh) * 2013-08-27 2013-12-11 南京大学 一种lcd异物缺陷检测方法
CN104036495A (zh) * 2014-05-22 2014-09-10 南京航空航天大学 一种焊接缺陷提取方法及焊接缺陷检测方法
CN106228565A (zh) * 2016-08-02 2016-12-14 电子科技大学 一种基于x射线图像的输油管道焊缝缺陷检测方法

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