【摘 要】
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该文以X射线焊缝检测为研究背景,探索X射线检测图象的缺陷提取和分割方法.在一幅X射线焊缝检测图象中,鉴于背景冗余信息一般占有图象的大部分区域,该文基于焊缝检测图象中垂
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该文以X射线焊缝检测为研究背景,探索X射线检测图象的缺陷提取和分割方法.在一幅X射线焊缝检测图象中,鉴于背景冗余信息一般占有图象的大部分区域,该文基于焊缝检测图象中垂直焊缝扫描线的灰度分布特点,完成了焊缝区域的提取,从而达到压缩图象信息、提高处理速度的目的.在此基础上,作者尝试着将模糊分割理论、数学形态学理论等最新技术应用于X射线焊缝检测图象的缺陷提取和分割,并针对结构元固定的形态学滤波方法很难在处理效果和处理时间上获得综合考虑这一缺点,提出了一种新的缺陷提取和分割算法——自适应形态学滤波法(DEAMF).该文将小波分析理论运用于所分割缺陷的边缘轮廓提取,并基于小波模极大值边缘提取理论,推导了一副在结构上与Sobel算子相仿的类Sobel边缘检测模板.该模板提取出的缺陷边缘较好保持了缺陷的原来形貌,为后续缺陷特征值的提取及缺陷分类器的设计提供了可靠保证,从而为整个自动检测及识别系统的建立奠定了基础.
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