炭素制品缺陷的X射线自动检测技术研究

摘要：

针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取与识别技术进行了研究,给出了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了图像的背景去除及增强处理.在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从背景去除后的图像中提取出缺陷区域,取得了良好的效果.对缺陷特征选择及识别方法进行了研究,设计了基于遗传策略的特征选择和基于BP神经网络的缺陷识别算法,计算表明:缺陷正确识别率可达95%以上.采用上述技术开发完成了一套炭素制品缺陷X射线自动检测系统.

关键词：炭素制品、X射线图像、缺陷提取、缺陷识别

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科研项目03A052;湖南省企业横向项目G1999064910

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：503-508