【摘要】：工件裂紋檢測(cè)方法多種多樣,相比價(jià)格比較昂貴的超聲波探傷儀,熒光磁粉裂紋檢測(cè)因成本低、靈敏度高以及檢測(cè)速度快等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛使用。由于傳統(tǒng)的熒光磁粉表面裂紋檢測(cè)主要依靠人工判別來(lái)實(shí)現(xiàn)的,這種方式檢測(cè)的效率較低且判斷精確度不高或者是因視覺(jué)疲勞而出現(xiàn)誤檢,同時(shí)人體長(zhǎng)期在紫外光環(huán)境下工作易危害身體健康。因此,研究基于數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的熒光磁粉裂紋自動(dòng)化檢測(cè)方法具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文重點(diǎn)研究了熒光磁粉圖像裂紋自動(dòng)檢測(cè)的圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取以及裂紋識(shí)別等4個(gè)關(guān)鍵步驟。首先,采用加權(quán)有向平滑濾波去除噪聲的方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,旨在對(duì)圖像進(jìn)行去噪的同時(shí)能夠盡可能的保留邊緣信息,為后期的灰度-梯度共生矩陣最大熵圖像分割提供有利條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的均值濾波和中值濾波等去噪方法相比,此方法去噪效果更佳,更好地保留邊緣信息,避免邊緣模糊化;其次,給出基于遺傳算法的灰度-梯度共生矩陣最大熵分割改進(jìn)算法,有效解決了傳統(tǒng)灰度-梯度共生矩陣最大熵分割產(chǎn)生的裂紋斷裂現(xiàn)象,提高了分割運(yùn)算速度。為了消除基于遺傳算法的灰度-梯度共生矩陣最大熵改進(jìn)算法對(duì)熒光磁粉圖像分割引入的噪聲,提出了點(diǎn)鄰域搜索方法,完善圖像的分割質(zhì)量;再次,根據(jù)裂紋與非裂紋圖像在形狀、灰度以及梯度信息的差異性,本文采用Hu矩不變量和梯度方向直方圖(HOG)描繪子作為分類器的輸入樣本,并針對(duì)HOG描繪子給出基于霍夫變換的改進(jìn)方法;最后,針對(duì)支持向量機(jī)算法中人為選取懲罰因子和核參數(shù)的缺點(diǎn),給出基于粒子群尋優(yōu)(PSO)的SVM熒光磁粉裂紋檢測(cè)改進(jìn)算法,進(jìn)一步提高裂紋的識(shí)別率。
[Abstract]:Compared with the expensive ultrasonic flaw detector, the fluorescence magnetic particle crack detection is widely used because of its advantages of low cost, high sensitivity and high detection speed. Because the traditional detection of surface cracks of fluorescent magnetic powder mainly depends on manual discrimination, the efficiency of this method is low and the accuracy of judgment is not high, or because of visual fatigue, there is false detection. At the same time, the human body long-term work in ultraviolet light environment is likely to endanger the health of the body. Therefore, it is of great theoretical significance and practical value to study the automatic detection method of fluorescent magnetic particle crack based on digital image processing and pattern recognition technology. This paper focuses on four key steps of image preprocessing, image segmentation, feature extraction and crack identification for automatic detection of cracks in fluorescent magnetic particle images. Firstly, the weighted directed smoothing filter is used to pre-process the image, which can keep the edge information as much as possible while de-noising the image. It provides favorable conditions for gray-gradient co-occurrence matrix maximum entropy image segmentation. The experimental results show that compared with the traditional methods such as mean filter and median filter, this method has better denoising effect, better preserving edge information and avoiding edge blurring. Secondly, an improved gray-gradient co-occurrence matrix maximum entropy segmentation algorithm based on genetic algorithm is presented, which effectively solves the crack fracture phenomenon caused by the traditional gray-gradient co-occurrence matrix maximum entropy segmentation, and improves the segmentation operation speed. In order to eliminate the noise caused by the gray gray-gradient co-occurrence matrix maximum entropy improved algorithm based on genetic algorithm, a point neighborhood search method is proposed to improve the image segmentation quality. Thirdly, according to the difference of shape, grayscale and gradient information between crack and non-crack image, we use Hu moment invariant and gradient direction histogram (HOG) descriptor as the input sample of classifier. An improved method based on Hough transform is given for HOG descriptors. Finally, aiming at the disadvantage of artificially selecting penalty factor and kernel parameter in support vector machine algorithm, an improved algorithm of SVM fluorescence magnetic particle crack detection based on particle swarm optimization (PSO) is proposed to further improve the crack identification rate.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TB302.5;TP391.41

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本文編號(hào)：2423126