CN111445434B - 一种金属工件等级分选系统的图像处理方法 - Google Patents

一种金属工件等级分选系统的图像处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种金属工件等级分选系统的图像处理方法。主要包括：A.用X射线透射金属工件，利用材料属性对X射线吸收程度的差异形成工件的灰度图像；B.构建灰度图像滤波器，并根据滤波器中各像素的灰度值和加权系数获得图像中心像素的灰度值的计算方法；C.以图像中心像素和邻域像素的灰度差为基础，自适应计算反映各像素噪声污染程度的加权系数，有效改善滤波效果，增强图像信息；D.输入去噪图像，根据金属工件X射线图像的质量等级检测完成图像识别，从而完成X射线探伤等级分选系统的图像处理任务。该方法具有自适应性和普遍性，利用模糊增强方法消除图像噪声并保护图像的细节信息，识别工件质量等级，稳定地完成金属工件的图像处理任务。

Description

一种金属工件等级分选系统的图像处理方法
技术领域
本发明涉及一种金属工件等级分选系统的图像处理方法，属于无损检测、图像处理和计算机领域。
背景技术
随着数字图像处理技术的发展，X射线图像的计算机辅助评定技术已成为无损探伤领域的研究热点。目前主要采用模糊增强的方法对数字化后的X射线图像进行图像增强处理，虽然该类方法能够产生与一些经典的非线性滤波算法相同的效果，但其中的大多数算法都只是针对某一特定类型的噪声产生的，对混合噪声的去除能力较差；对于包含多种混合噪声的图像由于去噪不彻底出现识别误差，从而影响工件的等级分选；若误用了质量不合格的工件，小则影响工件的使用寿命，大则造成人身伤害。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种具有自适应能力，并且普遍性和稳定性良好的图像处理方法。
本发明解决其问题所采用的技术方案，包括以下步骤：
A.用X射线透射金属工件，利用材料属性对X射线吸收程度的差异形成工件的灰度图像；
B.构建灰度图像滤波器，并根据滤波器中各像素的灰度值和加权系数获得图像中心像素的灰度值的计算方法；
C.以图像中心像素和邻域像素的灰度差为基础，自适应计算反映各像素噪声污染程度的加权系数，有效改善滤波效果，增强图像信息；
D.输入去噪图像，根据金属工件X射线图像的质量等级检测完成图像识别，从而完成X射线探伤等级分选系统的图像处理任务。
本发明的有益效果是：
在复杂的图像处理任务中，本发明利用模糊增强方法消除图像噪声并保护图像的细节信息，有效识别工件质量等级，稳定地完成金属工件的图像处理任务，具有自适应性强，准确、有效性高的有益效果。
附图说明
图1 一种金属工件等级分选系统的图像处理方法的整体流程图
图2 X射线透射原理图
图3 十字形窗口
图4 模糊子集与差异度之间的线性关系
图5 金属工件质量等级分选。
具体实施方式
参照图1至图5，本发明所述的方法包括以下步骤：
A.用X射线透射金属工件，利用材料属性对X射线吸收程度的差异形成工件的灰度图像；
（1）当X射线穿过不同介质时，由于介质对射线有吸收和散射的作用，因此不同介质对射线的吸收程度出现差异，射线在介质中被吸收的程度呈负指数规律变化，假设一束射线的强度为，当其穿过厚度为d的介质时，则穿过该介质的射线强度为：
其中，为穿过介质后的射线强度，/>为射线初始强度，/>为射线的衰减系数，/>为介质的厚度；
（2）从X射线源发射出来的X射线透过金属工件时，由于缺陷内部介质对光线的吸收能力和工件的完好部位不同，因而透射过缺陷部位的射线强度不同于周围无缺陷的部位，从而获得灰度值不同的X射线图像；
B.构建灰度图像滤波器，并根据滤波器中各像素的灰度值和加权系数获得图像中心像素的灰度值的计算方法；
（1）构建灰度图像滤波器并计算滤波器中各像素的灰度值；
假设原始灰度图像的像素灰度值为/>，噪声图像的像素灰度值为G/>，则图像噪声模型为
其中，为X射线图像中的混合噪声，i,j表示图像的位置；
首先以噪声图像中各位置的像素灰度值为基础建立十字形滤波窗口，窗口大小为/>表示第k个像素的灰度值，然后建立以/>为中心的十字形窗口计算窗口内各像素的加权系数，窗口大小为/>，/>表示第k个窗口内第t个像素的灰度值：
（2）根据中心像素与邻域像素之间的灰度差值和加权系数，计算中心像素的灰度值；
根据步骤（1）可知，第k个窗口内中心像素与邻域像素的灰度差的计算方式为：
其中，表示第k个窗口内中心像素的灰度值；
输入中心像素与邻域像素的灰度差值，经过模糊化推理获得相应的加权系数，根据窗口中的灰度值/>和加权系数/>，通过下列算式计算出中心像素的灰度值/>：
其中，k表示第k个窗口，4N为十字形滤波窗口地窗口数量；
C.以图像中心像素和邻域像素的灰度差为基础，自适应计算反映各像素噪声污染程度的加权系数，有效抑制噪声像素对其邻域像素的影响，改善滤波效果；
（1）利用中心像素与邻域像素的灰度差估计中心像素的噪声污染程度；
通过校正度/>和未校正的差异程度/>的大小来反映中心像素的噪声污染程度，校正度与灰度差之间的关系为：
未校正的差异程度与灰度差之间的关系为：
其中，S为噪声图像的灰度级，h为校正度的校正参数，为第k个窗口内中心像素与邻域像素的灰度差，校正后中心像素与邻域像素的差异度可表示为：
当校正后的差异度/>都很大时表示中心像素的噪声污染程度较大，应减小其加权系数；相反，差异度/>都很小时应增大其加权系数；
（2）利用TS模糊模型中的If-Then模糊规则模糊化推理获得相应的加权系数，从而控制中心像素的差异度，有效抑制噪声像素对其邻域像素的影响；
令/>表示模糊系统的第m条规则，其模糊蕴含条件句可表示为：
…
对加权系数进行模糊推理的模糊规则共有条，其中/>表示两个模糊子集，表示第t个像素与中心像素之间的差异度，4M表示第k个窗口中邻域像素的数量，为第m条规则中/>隶属于模糊子集A的数量；/>中两个模糊子集的模糊隶属函数与差异度之间的关系如图4所示：
其中，a和b分别表示模糊子集的调整参数；
通过计算所有模糊规则输出/>的加权平均值求得加权系数 />：
其中，表示第m条模糊规则的真真实数值，4M表示第k个窗口中邻域像素的数量；通过调整加权系数有效抑制噪声像素对邻域像素的影响，利用各像素的加权系数和灰度值计算求得去噪后的像素值；
D.输入去噪图像，根据金属工件X射线图像的质量等级检测完成图像识别，从而完成X射线探伤等级分选系统的图像处理任务。
首先在用于检测金属工件质量的检测系统中分别输入完整工件与有缺陷工件的X射线图像，通过设定阈值对金属工件进行等级分选；获取去噪后的X射线图像，检测系统根据去噪图像与系统检测过程中的图像得对比结果，检测金属工件的质量；若工件完整则直接识别等级；若金属工件有缺陷，则根据缺陷程度所在的阈值范围识别金属工件的等级，从而完成X射线探伤等级分选系统的图像处理任务。
综上所述，便实现了一种金属工件等级分选系统的图像处理方法。在复杂的图像处理任务中，本发明利用模糊增强方法消除图像噪声并保护图像的细节信息，有效识别工件质量等级，稳定地完成金属工件的图像处理任务，具有自适应性强，准确、有效性高的有益效果。

Claims (1)

1.一种金属工件等级分选系统的图像处理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
A.用X射线透射金属工件，利用材料属性对X射线吸收程度的差异形成工件的灰度图像；
(1)当X射线穿过不同介质时，由于介质对射线有吸收和散射的作用，因此不同介质对射线的吸收程度出现差异，射线在介质中被吸收的程度呈负指数规律变化，假设一束射线的强度为Qs，当其穿过厚度为d的介质时，则穿过该介质的射线强度为：
Qo＝Qsexp(-δd)
其中，Qo为穿过介质后的射线强度，Qs为射线初始强度，δ为射线的衰减系数，d为介质的厚度；
(2)从X射线源发射出来的X射线透过金属工件时，由于缺陷内部介质对光线的吸收能力和工件的完好部位不同，因而透射过缺陷部位的射线强度不同于周围无缺陷的部位，从而获得灰度值不同的X射线图像；
B.构建灰度图像滤波器，并根据滤波器中各像素的灰度值和加权系数获得图像中心像素的灰度值的计算方法；
(1)构建灰度图像滤波器并计算滤波器中各像素的灰度值；
①假设原始灰度图像的像素灰度值为Gpicture(i,j)，噪声图像的像素灰度值为G(i,j)，则图像噪声模型为
G(i,j)＝Gpicture(i,j)+Gnoise(i,j)
其中，Gnoise(i,j)为X射线图像中的混合噪声，i,j表示图像的位置；
②首先以噪声图像中各位置的像素灰度值为基础建立十字形滤波窗口，窗口大小为2N×2N，Gk(i,j)表示第k个像素的灰度值，然后建立以Gk(i,j)为中心的十字形窗口计算窗口内各像素的加权系数，窗口大小为2M×2M(M≤N)，Gk,t(i,j)表示第k个窗口内第t个像素的灰度值：
(2)根据中心像素与邻域像素之间的灰度差值和加权系数，计算中心像素的灰度值；
①根据步骤(1)可知，第k个窗口内中心像素与邻域像素的灰度差的计算方式为：
其中，Gk,0(i,j)表示第k个窗口内中心像素的灰度值；
②输入中心像素与邻域像素的灰度差值，经过模糊化推理获得相应的加权系数Wk(i,j)，根据窗口中的灰度值Gk(i,j)和加权系数Wk(i,j)，通过下列算式计算出中心像素的灰度值Gcenter(i,j)：
其中，k表示第k个窗口，4N为十字形滤波窗口的窗口数量；
C.以图像中心像素和邻域像素的灰度差为基础，自适应计算反映各像素噪声污染程度的加权系数，有效抑制噪声像素对其邻域像素的影响，改善滤波效果；
(1)利用中心像素与邻域像素的灰度差估计中心像素的噪声污染程度；
①通过校正度checkk,t(i,j)和未校正的差异程度的大小来反映中心像素的噪声污染程度，校正度与灰度差之间的关系为：
未校正的差异程度与灰度差之间的关系为：
其中，S为噪声图像的灰度级，h为校正度的校正参数，为第k个窗口内中心像素与邻域像素的灰度差，校正后中心像素与邻域像素的差异度可表示为：
②当校正后的差异度都很大时表示中心像素的噪声污染程度较大，应减小其加权系数；相反，差异度/>都很小时应增大其加权系数；
(2)利用TS模糊模型中的If-Then模糊规则模糊化推理获得相应的加权系数Wk(i,j)，从而控制中心像素的差异度，有效抑制噪声像素对其邻域像素的影响；
①令Rm表示模糊系统的第m条规则；
②通过计算所有模糊规则输出Wk,m(i,j)的加权平均值求得加权系数Wk(i,j)：
其中，表示第m条模糊规则的真实数值，4M表示第k个窗口中邻域像素的数量，{A,B}表示两个模糊子集，Numm为第m条规则中/>隶属于模糊子集A的数量；通过调整加权系数有效抑制噪声像素对邻域像素的影响，利用各像素的加权系数和灰度值计算求得去噪后的像素值；
D.输入去噪图像，根据金属工件X射线图像的质量等级检测完成图像识别，从而完成X射线探伤等级分选系统的图像处理任务。
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