RU64797U1 - DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS - Google Patents

DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS Download PDF

Info

Publication number
RU64797U1
RU64797U1 RU2007107617/22U RU2007107617U RU64797U1 RU 64797 U1 RU64797 U1 RU 64797U1 RU 2007107617/22 U RU2007107617/22 U RU 2007107617/22U RU 2007107617 U RU2007107617 U RU 2007107617U RU 64797 U1 RU64797 U1 RU 64797U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
input
wavelet
output
dimensional
random access
Prior art date
Application number
RU2007107617/22U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Аркадий Львович Жизняков
Андрей Александрович Фомин
Original Assignee
Аркадий Львович Жизняков
Андрей Александрович Фомин
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 Аркадий Львович Жизняков, Андрей Александрович Фомин filed Critical Аркадий Львович Жизняков
Priority to RU2007107617/22U priority Critical patent/RU64797U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU64797U1 publication Critical patent/RU64797U1/en

Links

Landscapes

  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

Устройство кратномасштабного обнаружения дефектов округлой формы по рентгенограммам сварных соединений относится к области информационных технологий и может использоваться в системах цифровой обработки изображений. В частности, предлагаемое устройство может быть использовано в системах неразрушающего контроля сварных соединений трубопроводов для обнаружения дефектов сварки округлой или эллиптической формы (поры, шлаковые включения) по рентгенографическим изображениям. Полезная модель направлена на повышение качества обнаружения особенностей изображений, имеющих округлую или эллиптическую форму (дефектов сварных соединений типа пор и шлаковых включений). Указанный технический результат достигается за счет расчета энтропии Шеннона получаемых двумерных вейвлет-образов анализируемого двумерного сигнала и адаптивного выбора масштабирующих коэффициентов вейвлет-разложения изображения (рентгенограммы). Для этого в предлагаемое устройство добавлен блок вычисления энтропии Шеннона двумерного вейвлет-образа. Получаемые значения энтропии сохраняются в оперативных запоминающих устройствах и используются для вычисления максимума энтропии, при изменяемых значениях масштабирующих коэффициентов и угла поворота фильтра непрерывного двумерного вейвлет-преобразования. При определении максимального, на текущий момент времени, значения энтропии, дискретные значения коэффициентов вейвлет-разложения, также сохраненные в оперативном запоминающем устройстве поступают на выход устройства. Максимальные значения получаемых наборов вейвлет-коэффициентов соответствуют областям особенностей изображений (дефектным местам рентгенограмм).The device for the multi-scale detection of round-shaped defects by X-rays of welded joints belongs to the field of information technology and can be used in digital image processing systems. In particular, the proposed device can be used in non-destructive testing systems for welded joints of pipelines for the detection of welding defects of round or elliptical shape (pores, slag inclusions) from radiographic images. The utility model is aimed at improving the quality of detecting features of images having a round or elliptical shape (defects in welded joints such as pores and slag inclusions). The specified technical result is achieved by calculating the Shannon entropy of the obtained two-dimensional wavelet images of the analyzed two-dimensional signal and the adaptive choice of scaling coefficients of the wavelet decomposition of the image (x-ray). For this, a block for calculating the Shannon entropy of a two-dimensional wavelet image is added to the proposed device. The resulting entropy values are stored in random access memory and used to calculate the maximum entropy, with variable values of the scaling coefficients and the angle of rotation of the filter of a continuous two-dimensional wavelet transform. When determining the maximum, at the current time, entropy values, discrete values of the wavelet decomposition coefficients, also stored in the random access memory, are output to the device. The maximum values of the obtained sets of wavelet coefficients correspond to the regions of the image features (defective places of the roentgenograms).

Description

Устройство кратномасштабного обнаружения дефектов округлой формы по рентгенограммам сварных соединений относится к области информационных технологий и может использоваться в системах цифровой обработки изображений. В частности, предлагаемое устройство может быть использовано в системах неразрушающего контроля сварных соединений трубопроводов для обнаружения дефектов сварки округлой или эллиптической формы (поры, шлаковые включения) по рентгенографическим изображениям.The device for the multi-scale detection of round-shaped defects by X-rays of welded joints belongs to the field of information technology and can be used in digital image processing systems. In particular, the proposed device can be used in non-destructive testing systems for welded joints of pipelines to detect welding defects of round or elliptical shape (pores, slag inclusions) from radiographic images.

Перспективным подходом к анализу и обработке нестационарных сигналов (к которым относятся и изображения), выявлению особенностей и локальных неоднородностей является использование непрерывного вейвлет-преобразования и анализ вейвлет-спектров [1, 3, 5].A promising approach to the analysis and processing of non-stationary signals (which include images), the identification of features and local heterogeneities is the use of continuous wavelet transform and analysis of wavelet spectra [1, 3, 5].

Разложение изображений по базису вейвлет-функций может быть осуществлено путем применения одномерного сепарабельного вейвлет-преобразования (отдельно по строкам и столбцам матрицы мгновенных значений двумерного сигнала) или двумерного вейвлет-преобразования. Для обнаружения особенностей изображений округлой или эллиптической формы более предпочтительным является применение двумерного вейвлет-преобразования, поскольку оно будет содержать больший объем информации о локальных неоднородностях изображения, по сравнению с одномерным сепарабельным вейвлет-преобразованием [2-4].The decomposition of the images on the basis of wavelet functions can be carried out by applying a one-dimensional separable wavelet transform (separately in the rows and columns of the matrix of instantaneous values of a two-dimensional signal) or two-dimensional wavelet transform. To detect the features of rounded or elliptical images, it is more preferable to use a two-dimensional wavelet transform, since it will contain more information about local image inhomogeneities compared to a one-dimensional separable wavelet transform [2-4].

Применение двумерного вейвлет-преобразования для анализа изображений требует выбора вейвлета, например, имеющего или не имеющего сферическую симметрию с возможным вводом вращения наряду со сдвигами и сжатиями базисного вейвлета [3].The use of a two-dimensional wavelet transform for image analysis requires the choice of a wavelet, for example, with or without spherical symmetry with a possible input of rotation along with shifts and contractions of the base wavelet [3].

Анализ получаемых вейвлет-спектров при обнаружении особенностей изображений требует расчета некоторой количественной оценки, характеризующей вейвлет-образы изображения на разных масштабах разложения и позволяющей сделать вывод о завершении процедуры обнаружения особенностей. В качестве подобной характеристики используется энтропия Шеннона:An analysis of the obtained wavelet spectra when detecting image features requires the calculation of a certain quantitative estimate characterizing the wavelet images of the image at different decomposition scales and allowing us to conclude that the detection of features has been completed. Shannon entropy is used as a similar characteristic:

, ,

где i=1...N, j=1...M - размеры матрицы вейвлет-коэффициентов W, P[W(i,j)] - вероятность появления соответствующего коэффициента в вейвлет-образе, Н - энтропия Шеннона, позволяющая рассчитать количество информации, содержащейся в вейвлет-коэффициентах.where i = 1 ... N, j = 1 ... M are the dimensions of the matrix of wavelet coefficients W, P [W (i, j)] is the probability of the appearance of the corresponding coefficient in the wavelet image, H is the Shannon entropy that allows one to calculate amount of information contained in wavelet coefficients.

Максимальное значение энтропии вейвлет-коэффициентов соответствует максимальному количеству информации, содержащейся в вейвлет-образе и наиболее достоверному представлению особенностей изображения в пространстве вейвлетов. Таким образом, определяя максимум энтропии вейвлет-образов, полученных на заданных диапазонах масштабирующих коэффициентов a1, a2, получим оптимальное представление особенностей изображения в пространстве вейвлетов.The maximum entropy of the wavelet coefficients corresponds to the maximum amount of information contained in the wavelet image and the most reliable representation of the image features in the wavelet space. Thus, determining the maximum entropy of the wavelet images obtained on the given ranges of scaling factors a 1 , a 2 , we obtain the optimal representation of the image features in the wavelet space.

Известно устройство вычисления непрерывного двумерного вейвлет-преобразования с произвольным углом поворота фильтра [Авторское свидетельство RU №60242, МПК 7 G06F 17/14, БИ №1, 2007], заключающееся в формировании двумерного вейвлет-фильтра, обладающего или не обладающего сферической симметрией и повернутого на заданный угол, используемого для свертки с двумерным сигналом, поступающим на вход устройства.A device for computing a continuous two-dimensional wavelet transform with an arbitrary angle of rotation of the filter [Copyright certificate RU No. 60242, IPC 7 G06F 17/14, BI No. 1, 2007], which consists in the formation of a two-dimensional wavelet filter with or without spherical symmetry and rotated at a given angle used for convolution with a two-dimensional signal supplied to the input of the device.

Недостатком устройства является невозможность количественной оценки получаемых вейвлет-образов и выбора масштабирующих коэффициентов адаптивно к анализируемому сигналу.The disadvantage of this device is the inability to quantify the resulting wavelet images and the choice of scaling factors adaptively to the analyzed signal.

Это устройство выбрано в качестве прототипа.This device is selected as a prototype.

Техническим результатом полезной модели является повышение качества обнаружения особенностей изображений, имеющих округлую или эллиптическую форму (дефектов сварных соединений типа пор и шлаковых включений).The technical result of the utility model is to improve the quality of detecting features of images having a round or elliptical shape (defects in welded joints such as pores and slag inclusions).

Указанный технический результат достигается за счет расчета энтропии Шеннона получаемых двумерных вейвлет-образов анализируемого двумерного сигнала и адаптивного выбора масштабирующих коэффициентов вейвлет-разложения изображения (рентгенограммы).The specified technical result is achieved by calculating the Shannon entropy of the obtained two-dimensional wavelet images of the analyzed two-dimensional signal and the adaptive choice of scaling coefficients of the wavelet decomposition of the image (x-ray).

Предлагаемое устройство, реализующее подход к обнаружению дефектов сварных соединений на основе двумерной вейвлет-фильтрации рентгенограмм, приведено на фигуре, где:The proposed device that implements an approach to the detection of defects in welded joints based on two-dimensional wavelet filtering of x-rays is shown in the figure, where:

блок 1 - рентгеновский электронно-оптический преобразователь (РЭОП);block 1 - x-ray electron-optical Converter (REOP);

блок 2 - блок вычисления непрерывного двумерного вейвлет-преобразования block 2 - block calculating a continuous two-dimensional wavelet transform

с произвольным углом поворота фильтра (БВП);with an arbitrary angle of rotation of the filter (BVP);

блок 3 - блок вычисления энтропии Шеннона (БЭШ);block 3 - Shannon entropy calculation unit (BES);

блоки 4, 5, 7 - оперативные запоминающие устройства (ОЗУ);blocks 4, 5, 7 - random access memory (RAM);

блок 6 - компаратор.block 6 is a comparator.

Принцип действия устройства заключается в следующем. Рентгеновское излучение f(λ), прошедшее через участок сварного шва, регистрируется РЭОП (блок 1) и преобразуется в аналоговый сигнал s(t1,t2), поступающий с выхода РЭОП на вход БВП (блок 2), с выхода которого дискретные значения коэффициентов вейвлет-преобразования W(ai,aj) поступают на вход БЭШ (блок 3). На выходе БЭШ формируется значение энтропии Шеннона H(ai,aj), рассчитанной для текущих коэффициентов вейвлет-разложения. Значение энтропии одновременно поступает на первый вход компаратора (блок 6) и вход ОЗУ1 (блок 4). На второй вход компаратора с выхода ОЗУ2 (блок 5) поступает значение энтропии Н(аkl), сохраненной в этом блоке на одном из предыдущих тактов работы устройства. С выхода компаратора флаг f, равный 1 если H(ai,aj) больше Н(аkl) и 0 в противном случае, поступает на управляющий вход ОЗУ1, с выхода которого, при поступившем на управляющий вход значении 1, на вход ОЗУ2 поступает текущее значение энтропии. Флаг f также поступает на управляющий вход ОЗУ3 (блок 7), где хранится текущий вейвлет-образ анализируемого изображения, поступившего с выхода БВП. При поступившем значении 1 на управляющий вход ОЗУ3 на выходе блока, являющегося выходом устройства, формируются дискретные значения вейвлет-коэффициентов W(ai,aj) анализируемого сигнала.The principle of operation of the device is as follows. The x-ray radiation f (λ) transmitted through the weld section is recorded by the REOP (block 1) and converted into an analog signal s (t 1 , t 2 ) coming from the output of the REOP to the input of the BWP (block 2), the output of which is discrete the wavelet transform coefficients W (a i , a j ) are fed to the BES input (block 3). At the BES output, the Shannon entropy value H (a i , a j ) calculated for the current wavelet decomposition coefficients is formed. The entropy value is simultaneously fed to the first input of the comparator (block 6) and the input of RAM1 (block 4). At the second input of the comparator, from the output of RAM2 (block 5), the entropy value Н (а k , а l ) is stored in this block on one of the previous clock cycles of the device. From the output of the comparator, the flag f, equal to 1 if H (a i , a j ) is greater than H (a k , a l ) and 0 otherwise, goes to the control input of RAM1, the output of which, when the value 1 comes to the control input, the input of RAM2 receives the current value of entropy. The flag f also arrives at the control input of RAM3 (block 7), where the current wavelet image of the analyzed image received from the output of the BWP is stored. When the value 1 arrives at the control input of RAM3 at the output of the unit, which is the output of the device, discrete values of the wavelet coefficients W (a i , a j ) of the analyzed signal are formed.

Источники информации:Information sources:

1. Витязев В.В. Вейвлет-анализ временных рядов: Учеб пособие. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. - 58 с.1. Vityazev V.V. Wavelet Time Series Analysis: Textbook. - SPb .: Publishing house of St. Petersburg. University, 2001 .-- 58 p.

2. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет пребразования. - СПб.: ВУС, 1999. - 204 с.2. Vorobiev V.I., Gribunin V.G. Theory and practice of wavelet transform. - SPb .: VUS, 1999. - 204 p.

3. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. - Ижевск: НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2001. - 464 с.3. Finish I. Ten lectures on wavelets. - Izhevsk: Research Center "Regular and chaotic dynamics", 2001. - 464 p.

4. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. - М.: Мир, 2005. - 671 с., ил.4. Malla S. Wavelets in signal processing: Per. from English - M .: Mir, 2005 .-- 671 p., Ill.

5. Переберин А.В. О систематизации вейвлет преобразований // Вычислительные методы и программирование. - 2001 г. - Т. 2. - С.15-405. Pereberin A.V. On the systematization of wavelet transforms // Computational methods and programming. - 2001 - T. 2. - S.15-40

Claims (1)

Устройство вычисления непрерывного двумерного вейвлет-преобразования с произвольным углом поворота фильтра, содержащее блоки, осуществляющие формирование двумерного вейвлет-фильтра и двумерную свертку анализируемого сигнала с этим фильтром, отличающееся тем, что оно содержит рентгеновский электронно-оптический преобразователь, на вход которого поступает рентгеновское излучение f(λ), прошедшее через участок сварного шва, а на выходе формируется аналоговый сигнал s(t1,t2), поступающий на вход блок вычисления непрерывного двумерного вейвлет-преобразования, с выхода которого дискретные значения коэффициентов вейвлет-преобразования W(ai,aj) поступают на вход третьего оперативного запоминающего устройства и вход блока вычисления энтропии Шеннона, на выходе которого формируется значение энтропии Шеннона Н(аij), рассчитанной для текущих коэффициентов вейвлет-разложения, которое одновременно поступает на вход первого оперативного запоминающего устройства и первый вход компаратора, на второй вход которого с выхода второго оперативного запоминающего устройства поступает значение энтропии H(ak,al), сохраненной в этом блоке на одном из предыдущих тактов работы устройства, а с выхода компаратора флаг f, равный 1 если Н(аij) больше H(ak, al) и 0 в противном случае, поступает на управляющий вход первого оперативного запоминающего устройства, с выхода которого, при поступившем на управляющий вход значении 1, на вход второго оперативного запоминающего устройства поступает текущее значение энтропии, флаг f также поступает на управляющий вход третьего запоминающего устройства, на выходе которого, являющегося выходом устройства, при поступившем на управляющий вход значении 1, формируются дискретные значения вейвлет-коэффициентов W(ai,aj) анализируемого сигнала при максимальном, на текущий момент времени, значении энтропии Шеннона.
Figure 00000001
A device for calculating a continuous two-dimensional wavelet transform with an arbitrary angle of rotation of the filter, containing blocks that generate a two-dimensional wavelet filter and two-dimensional convolution of the analyzed signal with this filter, characterized in that it contains an x-ray electron-optical converter, to the input of which the x-ray radiation f (λ), passed through the weld section, and an analog signal s (t 1 , t 2 ) is generated at the output, the input unit for calculating the continuous two-dimensional ivelet transform, from the output of which the discrete values of the wavelet transform coefficients W (a i , a j ) go to the input of the third random access memory and the input of the Shannon entropy calculation unit, the output of which forms the Shannon entropy value Н (а i , а j ) calculated for the current coefficients of the wavelet decomposition, which simultaneously enters the input of the first random access memory and the first input of the comparator, the second input of which is output from the second random access memory AET H (a k, a l) entropy value, stored in this block at a previous cycles of the device, and the output comparator flag f, equal to 1 when H (a i, a j) more than H (a k, a l ) and 0 otherwise, it goes to the control input of the first random access memory, from the output of which, when the value 1 is received at the control input, the current entropy value goes to the input of the second random access memory, the flag f also goes to the control input of the third memory, which output is At the device input, when the value 1 is received at the control input, discrete values of the wavelet coefficients W (a i , a j ) of the analyzed signal are formed at the maximum, at the current time, Shannon entropy value.
Figure 00000001
RU2007107617/22U 2007-02-28 2007-02-28 DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS RU64797U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007107617/22U RU64797U1 (en) 2007-02-28 2007-02-28 DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007107617/22U RU64797U1 (en) 2007-02-28 2007-02-28 DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU64797U1 true RU64797U1 (en) 2007-07-10

Family

ID=38317165

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007107617/22U RU64797U1 (en) 2007-02-28 2007-02-28 DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU64797U1 (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kłosowski et al. Maintenance of industrial reactors supported by deep learning driven ultrasound tomography
Burgholzer et al. Exact and approximative imaging methods for photoacoustic tomography using an arbitrary detection surface
Ding et al. Efficient 3-D model-based reconstruction scheme for arbitrary optoacoustic acquisition geometries
EP3779866A1 (en) Systems and methods for deblurring medical images using deep neural network
Mitsuhashi et al. Investigation of the far-field approximation for modeling a transducer's spatial impulse response in photoacoustic computed tomography
Han et al. Sparsity‐based acoustic inversion in cross‐sectional multiscale optoacoustic imaging
Kovács et al. Deep learning approaches for thermographic imaging
Sahlström et al. Modeling of errors due to uncertainties in ultrasound sensor locations in photoacoustic tomography
KR20190022691A (en) Technology for detecting micro-objects in fluid
Huang et al. Volume reconstruction of freehand three-dimensional ultrasound using median filters
CN115868929A (en) Imaging device and method for tumor hypoxia in-vivo quantitative research
Almansouri et al. Deep neural networks for non-linear model-based ultrasound reconstruction
TWI550268B (en) Method of Improving Sensitivity of Quantitative Tissue Characteristic of Ultrasonic
RU64797U1 (en) DEVICE FOR LARGE-SCALE DETECTION OF ROUND-FORM DEFECTS BY X-RAYS OF WELDED COMPOUNDS
JP2005109867A5 (en)
Huang et al. Wavelet textural features from ultrasonic elastograms for meat quality
Wang et al. The application and research of high-frequency ultrasonic reflection technique used in the measurement of small diameter’s tube cavity size
CN114680848A (en) Millimeter wave vital sign detection method introducing compressed sensing theory
Wang et al. An image fusion method based on NSCT and dual-channel PCNN model
Xue et al. Defect detection and classification algorithm of metal nanomaterials based on deep learning
Yang et al. Quantitative analysis of heavy metals in soil via hierarchical deep neural networks with X-ray fluorescence spectroscopy
RU64796U1 (en) DEVICE FOR DETECTING WELDED JOINTS ON THE BASIS OF WAVELET ANALYSIS OF X-RAYS
CN108573474A (en) A kind of Photoacoustic image optimization method using inverse convolution algorithm
Kovács et al. Surfing Virtual Waves to Thermal Tomography: From model-to deep learning-based reconstructions
CN110037724B (en) CT imaging method based on ST transformation

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20080229