基于X射線的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)-開題報(bào)告.doc

中北大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告學(xué) 生 姓 名：xxx學(xué) 號：xxxxxxxx系 別：xxxxxxxxxxx專 業(yè)：電子信息科學(xué)與技術(shù)設(shè)計(jì)(論文)題目：基于X射線的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師:xxx2xxx年 3 月 28日畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 開 題 報(bào) 告1結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì)情況，根據(jù)所查閱的文獻(xiàn)資料，撰寫2000字左右的文獻(xiàn)綜述：文 獻(xiàn) 綜 述一、課題的背景、目的和意義 鋁合金輪轂最早出現(xiàn)在1923年，但是真正形成大規(guī)模生產(chǎn)是在80年代，我國在80年代中期開始從國外引進(jìn)鋁合金輪轂生產(chǎn)線，鋁合金輪轂重量輕、造型優(yōu)美，同時(shí)，散熱性能好，增強(qiáng)了輪胎使用壽命以及具有更好的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)性能，因此它轎車領(lǐng)域廣泛使用。鋁合金輪轂制造工藝有多種方法，但都不能保證每件產(chǎn)品內(nèi)部都沒有缺陷，而這種內(nèi)部缺陷僅憑“肉眼”不能發(fā)現(xiàn)，檢查時(shí)又不允許損壞工件，這就用到了無損檢測技術(shù)。無損檢測技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量控制中起著重要的作用。X射線檢測是無損檢測技術(shù)中最重要的方法之一，它也是輪轂內(nèi)部缺陷檢測的主要方法。雖然輪轂X射線檢測已經(jīng)由以前的底片形式轉(zhuǎn)為現(xiàn)在的數(shù)字化圖像形式，但是對X射線數(shù)字圖像的檢查，仍然主要由人工來完成，不僅工作量大，而且易受到檢測人員主觀因素的影響，從而不能夠保證檢測的效率和準(zhǔn)確度。隨著生產(chǎn)過程的自動(dòng)化程度不斷提高，人工檢測越來越不能滿足當(dāng)今工業(yè)領(lǐng)域的要求。近年來迅速發(fā)展的圖像處理和模式識別技術(shù)被越來越多地應(yīng)用到X射線無損檢測中來，并且在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了較大的成功?；趫D像處理和模式識別的缺陷自動(dòng)檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，易于實(shí)現(xiàn)信息集成，滿足數(shù)字化、自動(dòng)化生產(chǎn)的要求。然而，目前的自動(dòng)檢測方法在對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、(射線)光照環(huán)境不穩(wěn)定、圖像噪聲過大、缺陷種類多樣的產(chǎn)品，如汽車輪轂的缺陷檢測上存在著很大的障礙，顯得無能為力。 針對現(xiàn)有缺陷自動(dòng)檢測方法只能適應(yīng)簡單對象和檢測場合的現(xiàn)狀，課題組研究新的缺陷自動(dòng)檢測方法，使新方法能夠滿足缺陷檢測越來越高的要求，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、(射線)光照環(huán)境不穩(wěn)定、圖像噪聲過大、缺陷種類多樣的產(chǎn)品的自動(dòng)檢測。汽車輪轂是這一類復(fù)雜檢測對象的典型產(chǎn)品，在國內(nèi)，目前大多采用X射線系統(tǒng)得到輪轂的內(nèi)部缺陷數(shù)字圖像，然后對圖像進(jìn)行人工的缺陷識別。因此課題組結(jié)合汽車輪轂的缺陷檢測，通過在汽車輪轂缺陷檢測方面的研究和驗(yàn)證，對復(fù)雜檢測對象的缺陷自動(dòng)檢測新方法進(jìn)行檢驗(yàn)，為進(jìn)一步研究具有廣適應(yīng)性的缺陷自動(dòng)檢測方法打好結(jié)實(shí)的理論和實(shí)踐。2、 本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展并趨于成熟，使其逐漸向檢測和控制的各個(gè)領(lǐng)域普及。作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的重要組成部分，工業(yè)圖像檢測技術(shù)以其具有非接觸、高速度、動(dòng)態(tài)范圍大、信息量豐富、成本相對低廉等優(yōu)點(diǎn)，近年來得到了快速的發(fā)展，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種實(shí)時(shí)、在線的精密測量和檢測，尤其是工業(yè)生產(chǎn)流水線上的產(chǎn)品和原料的機(jī)械位置、幾何尺寸、表面和內(nèi)部缺陷等參數(shù)的在線自動(dòng)檢測。Fraunhofer研究所在1990年開發(fā)了一個(gè)射線自動(dòng)檢測系統(tǒng)Intelligent System for Automated Radioscopic testing （ISAR），檢測用COMbined MEDian濾波器輔助進(jìn)行。系統(tǒng)首先要識別鑄件部位，然后進(jìn)行針對該部位的相應(yīng)檢測。當(dāng)待檢測的鑄件部位被識別時(shí)，X射線的參數(shù)、檢測方法、以及檢測裝置的轉(zhuǎn)動(dòng)都將被選擇確定。該方法不需要標(biāo)準(zhǔn)模板，能夠區(qū)分出鑄件結(jié)構(gòu)與缺陷。Kehoe和Parker在1992年提出了一種智能的、基于知識的鑄件缺陷檢測方法，他們用一個(gè)圖像處理機(jī)和專家系統(tǒng)來自動(dòng)識別鑄件缺陷的類型。首先，通過自適應(yīng)閾值二值化方法將缺陷分割成小塊，然后通過膨脹和細(xì)化來融合這些小塊，提取出融合區(qū)域的幾何特征。最后用一個(gè)專家系統(tǒng)對這個(gè)區(qū)域進(jìn)行分類。該方法能檢測出人工無法發(fā)現(xiàn)的缺陷，其困難在于構(gòu)建包含所有缺陷的知識庫。德國的HStrecker針對在X射線投影圖像中可見的缺陷(大多為縮孔)的自動(dòng)識別和分類，研究了一種結(jié)合了局部特征算子和靈活的圖像匹配技術(shù)的方法。將檢測得到的灰度圖像用經(jīng)驗(yàn)決定的局部特征算子轉(zhuǎn)換為二值圖像，這種算子對缺陷比較敏感，而對常規(guī)物體結(jié)構(gòu)如邊緣、轉(zhuǎn)角不太敏感。作者實(shí)現(xiàn)了鋁鑄件縮孔的識別。近幾年，我國的學(xué)者也對無模板圖像法進(jìn)行了一些研究，李小俚等將小波分析法應(yīng)用到輪轂鑄件缺陷檢測中來，黃茜等對鑄件的標(biāo)準(zhǔn)缺陷進(jìn)行了分析，給出了關(guān)鍵鑄件缺陷類型的分析方法。對于輕合金輪轂質(zhì)量檢測而言，任何一種方法都不能與X射線無損檢測相比。由于其迥異的橫斷面鑄造結(jié)構(gòu)，及復(fù)雜的幾何形狀，X射線實(shí)時(shí)檢測成為保證輕合金輪轂鑄造質(zhì)量的唯一選擇。YXLON 最新開發(fā)的MU231系統(tǒng)，可以勝任從4Jx12” 到12Jx19”輪轂的所有檢測工作。參考文獻(xiàn)： 1王敏.工業(yè)用X-CT檢測技術(shù)J傳動(dòng)技術(shù)，2007，(3)：2729 2劉明利，謝晉，于革剛等汽車鋁合金輪轂的在線無損檢測J無損探傷,2002，2：4143 3吳義，王向東，沐志成.無損檢測學(xué)M北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1986：1014. 4曾祥照無損檢測新技術(shù)X射線數(shù)字成像研究與應(yīng)用J壓力容器1997，6：3746 5無損檢測學(xué)會(huì)編射線檢測(第三版)M北京：機(jī)械工業(yè)出版社,2003：169171 6(日)石井勇五郎著無損檢測學(xué)M吳義等譯北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1986：6970 7強(qiáng)天鵬，李衍，顧閻如等.射線檢測M北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1998：2021 8程耀瑜，韓焱等基于射線像增強(qiáng)器和視頻相機(jī)的數(shù)字成像檢測系統(tǒng)的研制J華北工學(xué)院測試技術(shù)學(xué)報(bào),200l，15(4)；209213 9趙鵬,程耀瑜浮雕技術(shù)在汽車鋁輪轂X射線實(shí)時(shí)探傷系統(tǒng)中的應(yīng)用J無損探傷2006(3) 10MPursehkeIQI-sensitivity and applications of flat panel detectors and X-rayimage intensifiers-a comparisonInsight，2002，44(10)：628-630 11(英)RHalmshawIndustrial Radiology：Theory and PracticeNew Jersey：Applied Science Pulmshers LTD.1982：35l354 12岡薩雷斯數(shù)字圖像處理(第二版)M北京：電子工業(yè)出版社,2006：24 13劉富強(qiáng)，錢建生，曹國清等多媒體圖像技術(shù)及應(yīng)用M北京：人民郵電出版社，2000：1216. 14王培珍，陳維南基于二維閾值與FCM相混合的圖像快速分割方法J.中國圖像圖形學(xué)報(bào)，1998(3)：735738 15Mery DSimulation of defects in alumininm castings using CAD models of flaws and real X-rayimagesInsight 47(2005)618624畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 開 題 報(bào) 告本課題要研究或解決的問題和擬采用的研究手段（途徑）：一、研究內(nèi)容和采用的研究手段1.研究內(nèi)容 本論文主要研究搭建X射線圖像實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)，進(jìn)行X射線圖像的采集、處理并進(jìn)行缺陷提取的方法，完成相關(guān)軟件系統(tǒng)的開發(fā)，在VC+平臺上實(shí)現(xiàn)。著重研究輪轂(內(nèi)部)缺陷自動(dòng)檢測方法。研究基于山峰定位和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的缺陷目標(biāo)區(qū)域提取、基于缺陷小塊與目標(biāo)區(qū)域邊緣檢測的種子填充法、基于遞進(jìn)的模糊模式識別方法，開發(fā)相應(yīng)的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。具體的研究內(nèi)容有： （1）研究基于山峰定位與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的缺陷目標(biāo)區(qū)域提取方法 （2）實(shí)現(xiàn)基于遞進(jìn)的輪轂缺陷模糊模式識別 （3）開發(fā)汽車輪轂缺陷自動(dòng)檢測系統(tǒng)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證2.采用的研究手段 鋁合金鑄造汽車輪轂生產(chǎn)廠基本上都是采用工業(yè)X射線實(shí)時(shí)成像檢測系統(tǒng)。與其它檢測技術(shù)一樣，X射線實(shí)時(shí)成像檢測技術(shù)需要一套設(shè)備(硬件與軟件)作為支撐，構(gòu)成一個(gè)完整的檢測系統(tǒng)，簡稱X射線實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)。X射線實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)使用X射線源或加速器等作為射線源，X射線透過被檢測物體后衰減，由射線接收/轉(zhuǎn)換裝置接收并轉(zhuǎn)換成模擬信號或數(shù)字信號，利用半導(dǎo)體傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和信息處理技術(shù)，將檢測圖像直接顯示在顯示器屏幕上，應(yīng)用計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行評定，然后將圖像數(shù)據(jù)保存到儲存介質(zhì)上。目前已經(jīng)應(yīng)用的X射線實(shí)時(shí)成像檢測系統(tǒng)有多種類型，如X射線熒光檢驗(yàn)系統(tǒng)，圖像增強(qiáng)器射線實(shí)時(shí)成像檢驗(yàn)系統(tǒng)、成像板射線實(shí)時(shí)成像檢驗(yàn)系統(tǒng)和線陣列射線實(shí)時(shí)成像檢驗(yàn)系統(tǒng)等。各種射線實(shí)時(shí)成像檢驗(yàn)系統(tǒng)的基本構(gòu)成部分是：射線源、機(jī)械裝置、射線轉(zhuǎn)換器(含A/D)、圖像處理部分、圖像顯示與存儲部分、控制部分?；赬射線圖像增強(qiáng)器的和CCD相機(jī)成像系統(tǒng)根據(jù)設(shè)計(jì)要求X射線輪轂缺陷檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如下。X射線源 輪轂計(jì)算機(jī)圖像采集和處理系統(tǒng)圖1 X射線缺陷自動(dòng)檢測系統(tǒng)如圖1所示為輪轂x射線檢測系統(tǒng)。它分為硬件和軟件兩個(gè)部分，硬件部分主要由X射線發(fā)射裝置、圖像增強(qiáng)器、CCD相機(jī)、控制裝置等硬件設(shè)施構(gòu)成。X射線源穿透汽車輪轂被增強(qiáng)器接收，將不可見的X射線檢測信號轉(zhuǎn)換為光學(xué)圖像，由CCD相機(jī)采集后進(jìn)入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。軟件部分主要由圖像處理和缺陷識別兩個(gè)部分組成。狹義的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)僅僅指軟件系統(tǒng)。本文研究的內(nèi)容即為狹義的輪轂缺陷檢測系統(tǒng)，包括在獲得輪轂X射線圖像后的圖像處理和缺陷識別部分。（1）圖像采集圖像采集是指攝像機(jī)攝取圖像增強(qiáng)器的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為視頻信號，傳送至圖像采集卡進(jìn)行數(shù)字化，形成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，供計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理和保存的過程。圖像采集有兩個(gè)指標(biāo)即灰度等級和采集分辨率。 圖像采集器一般使用8Bit的A/D轉(zhuǎn)換器，圖像的灰度為 256 等級；選擇較高的采集分辨率可有效地提高圖像的分辨力和清晰度。采集分辨率應(yīng)不低于768576線。本論文的圖像采集主要是基于CCD相機(jī)和采集卡的軟件開發(fā)。（2）圖像的預(yù)處理圖像處理實(shí)質(zhì)是提取圖像中的特征量或特殊信息，供計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析和識別，并對圖像的灰度進(jìn)行變換，達(dá)到優(yōu)化圖像質(zhì)量的目的。常用的處理方法有圖像降噪、灰度增強(qiáng)、邊緣銳化等。a、圖像降噪處理圖像在采集時(shí)不可避免地伴有隨機(jī)噪聲，影響圖像質(zhì)量。從噪聲形成過程分析和實(shí)際圖像觀察,噪聲多為分散性的白點(diǎn)或黑點(diǎn)的顆粒噪聲。降噪處理通常稱為平滑或?yàn)V波,其目的在于濾除干擾,突出目標(biāo)特征。消除噪聲有效方法是連續(xù)幀疊加，只要疊加的幀數(shù)足夠多，理論上可以將時(shí)間噪聲完全過濾掉。為了減少去干擾引起的視覺失真，可以采用中值濾波，以便更好地去除噪聲干擾。為了防止效果問題，備用了幾種非線性方法（中值濾波）：N*N中值濾波器；十字形中值濾波器；N*N最大值濾波器；自適應(yīng)中值濾波等。b、圖像增強(qiáng)處理圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時(shí)，削弱或去除某些不需要的信息的圖像處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對某種特定的應(yīng)用來說，比原始圖像更合適。一般來說,圖像增強(qiáng)技術(shù)可用來處理圖像對比度低、灰度分布不均或椒鹽噪聲、量子起伏噪聲等等。在圖像增強(qiáng)技術(shù)中,常用點(diǎn)處理技術(shù),如灰度反轉(zhuǎn)、灰度拉伸、按函數(shù)要求的直方圖修正等。另外,還通過參考某像素鄰域的灰度來校正該像素的灰度。（3）圖像分割圖像分割的目的是把圖像劃分成一些有意義的區(qū)域?？梢砸灾饌€(gè)像素為基礎(chǔ)去研究圖像分割，也可以利用在規(guī)定領(lǐng)域中的某些圖像信息去分割。最常用的圖像分割方法是把圖像灰度分成不同的等級，然后用設(shè)置門限的方法確定有意義的區(qū)域或欲分割的物體之邊界。首先判斷缺陷出現(xiàn)的大致位置，然后進(jìn)行邊緣檢測的分割。（4）缺陷提取一般情況下圖像的灰度分布范圍僅集中在一個(gè)較窄的區(qū)域內(nèi)，使圖像的對比度差，輪廓模糊， 并造成系統(tǒng)硬件資源的浪費(fèi)，這時(shí)可通過線性變換使圖像的灰度分布擴(kuò)展來提高圖像的整體對比度，從而提高圖像的分辨能力。此外，通過合適的非線性的灰度變換（如折線型、對數(shù)型、指數(shù)型等），可以突出圖像中某個(gè)灰度范圍內(nèi)的目標(biāo)，還可以通過合理的閾值，達(dá)到背景與目標(biāo)分離的效果，使缺陷輪廓變得清晰，以達(dá)到缺陷提取的目的。本論文擬采用基于山峰定位與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的缺陷目標(biāo)區(qū)域提取的方法來實(shí)現(xiàn)缺陷的提取。（5）缺陷識別可以選擇缺陷輪廓跟蹤方式和判別閾值，通過確定判別閾值，進(jìn)行缺陷的輪廓跟蹤，從而得到