Обобщенный алгоритм автоматизированного контроля качества точечных сварных соединений на основе рентгенограмм

На основе математической модели, предлагается обобщенный алгоритм автоматизированного контроля, представленный на рисунке 2.4.

Алгоритм автоматизированного контроля

Рисунок 2.4 - Алгоритм автоматизированного контроля

Алгоритм включает в себя сегментацию изображения для выделения исследуемых объектов, обработку сегментами методами поэлементного преобразования изображений, определение центра и диаметра ядра соединения, наложение фильтра выделения границ, формирование и наложение шаблонов классов на сегмент и формирование выходного документа с параметрами соединений.

Разработка методов поэлементного преобразования изображений, применительно к рассматриваемой проблемной области

Поскольку рассеянное излучение в зависимости от энергии первичного излучения изменяет качество снимка, снижает контрастность и четкость изображения, а, следовательно, и чувствительность самого метода, дефекты малого размера тяжело различить. В связи с этим появляется необходимость разработки алгоритмов, улучшающих качество и четкость изображения и, как следствие, точность метода контроля.

Поскольку в случае с рентгенограммами работа идет с изображениями, представленными в тонах градации серого, то преобразование яркости было выполнено по формуле (2):

( 255,/?+ D > 255 ( 255, G-Ь ?> > 255

R = IR + D,O < 255, G= G + ?>, О < G + D < 255, ( 0,R + D < 0 ( 0,G + D < 0

( 255, S + D>255

B =  + D,0 < R + D < 255 , ( 0, В + D < 0

(3)

где R, G, В - яркости соответствующих каналов пиксела

D - приращение яркости

Так же для улучшения контраста была применена нормализация, в процессе которой на максимальный интервал уровней яркостей растягивается лишь наиболее интенсивный участок (рисунки 2.5 и 2.6).

Имя файла Копия 101 bmp (3/3)

Место' J WipcrpauMalHOA

Тип. WMow» Stmap (BMP) ver.3

Раїмвр 8 79 MB

Дата и гремя 2011-07-26 IS 3556

Атрибуты. 2826x1087 (3 07 МР) 24Ы

При печапг 2393 x 920 см DPt 300 x 300

EXF ] Гистограмма j Комментарий JPEG

Канат Светлота

Рисунок 2.5 - Пример изображения и его гистограммы до нормализации

0 64 128 192

Изображение после нормализации

Рисунок 2.6 - Изображение после нормализации

Для уменьшения зернистости и шумов применяем алгоритм уменьшения глубины цвета изображения, путем удаления из матрицы сведений об оттенках цветов. Был применен модифицированный автором алгоритм пастеризации изображений, при котором выполняется обработка цветовых каналов изображения, последующего усреднения полученных по каналам данных (3) и установка полученного усредненного значения в каждый из каналов.

R, R> U

R = IR div Q * T,0 < R div Q * T < R, ( 0,7? div Q *T < 0

G ,G>U

G= j G div Q * T, 0 < G div Q * T < U, ( 0, G div Q *T < 0

  • (4)
  • ( B, B>U

В = в div Q *T,0 < R div Q *T < U,

( 0, В div Q *T < 0

где R, G, В - яркости соответствующих каналов пиксела

Q, Т, U - коэффициенты пороговой обработки

В ходе проявления анализа, для изображений рентгеновских снимков были выведены значения: Q = 12; Т=10; U=80.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >