針對核電站中傳統(tǒng)的膠片檢測存在的耗時長，存儲查詢不方便等特點，本文對CR圖像的最佳灰度值進行了研究，測試了在不同的管電壓和掃描強度下，數(shù)字圖像的灰度值的變化情況，找出了最適合人眼觀察的灰度值，之后對數(shù)字圖像進行了去噪分析和邊緣提取，并提取缺陷的關鍵特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行自動識別。研究CR圖像最佳灰度值發(fā)現(xiàn)，CR圖像的灰度值隨著管電壓的增大而增大；隨著掃描強度的增加也會成上升趨勢；因母材和焊縫區(qū)的材質(zhì)不同，母材區(qū)的灰度值要略高于焊縫區(qū)的灰度值；受IP內(nèi)熒光受激物質(zhì)特性的影響，灰度值曲線會有波動。在分析了CR圖像噪聲的來源后，分別采用中值濾波、領域濾波和高斯濾波對圖像進行了仿真處理。仿真結果表明，鄰域濾波可以很好地消除圖像中的顆粒噪聲，對高斯噪聲的濾除效果較好，但對椒鹽噪聲的去除效果不是很理想。中值濾波對椒鹽的去除效果非常好，而且對不同尺寸的模板，模板越大，去噪效果越好，但是代價是模糊程度的增加。維納濾波能很好地消除圖像的高斯噪聲，能很好地保存圖像的高頻細節(jié)。不適用于椒鹽噪聲的濾除。用Robert算子、Sobel算子和LoG算子對圖像的邊緣進行了提取。由焊縫邊緣的檢測結果可知，拉普拉斯高斯... 

【文章來源】：河北大學河北省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景
        1.1.1 核電站概述
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文內(nèi)容安排
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 主要創(chuàng)新點
        1.3.3 研究方案
第2章 CR 系統(tǒng)的構成及其工作流程
    2.1 無損檢測
        2.1.1 無損檢測概述
        2.1.2 常用的無損檢測方法
    2.2 射線檢測原理
        2.2.1 概述
        2.2.2 射線照相法原理
    2.3 焊縫的缺陷種類
    2.4 CR 概述
    2.5 CR 系統(tǒng)的構成
        2.5.1 X 射線機
        2.5.2 IP 成像板
        2.5.3 工作站
    2.6 CR 系統(tǒng)的工作流程
        2.6.1 信息采集
        2.6.2 信息的轉(zhuǎn)換
        2.6.3 信息的處理
第3章 試驗方案
    3.1 試驗目的
    3.2 試驗材料和設備
    3.3 試驗步驟
第4章 CR 圖像最佳灰度值的研究
    4.1 最佳灰度值的測定
    4.2 試驗結果
    4.3 圖表分析
    4.4 小結
第5章 數(shù)字圖像預處理研究
    5.1 CR 系統(tǒng)噪聲分析
        5.1.1 量子噪聲
        5.1.2 固有噪聲
    5.2 圖像去噪方法
        5.2.1 領域平均去噪法
        5.2.2 中值濾波法
        5.2.3 維納濾波
    5.3 去噪仿真
        5.3.1 鄰域平均法去噪仿真
        5.3.2 中值濾波法仿真
        5.3.3 維納濾波仿真
    5.4 灰度直方圖均勻化處理
    5.5 小結
第6章 邊緣的檢測和缺陷類型的自動識別
    6.1 邊緣的檢測
        6.1.1 Robert 算子
        6.1.2 Sobel 算子
        6.1.3 LoG 算子
    6.2 缺陷特征的提取
        6.2.1 缺陷的長寬比
        6.2.2 缺陷的圓形度
        6.2.3 缺陷的等效面積
        6.2.4 缺陷與背景的灰度差
        6.2.5 缺陷自身灰度差
        6.2.6 缺陷的相對位置
    6.3 特征參數(shù)的計算
    6.4 利用神經(jīng)網(wǎng)絡對缺陷自動識別
        6.4.1 BP 網(wǎng)絡結構設計
        6.4.2 初始權值的設計
        6.4.3 輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的處理
        6.4.4 網(wǎng)絡的訓練與測試
    6.5 小結
第7章 結論與展望
    7.1 結論
    7.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間取得的科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像邊緣檢測常用算子研究[J]. 曾江源.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2009(19)
[2]圖像邊緣檢測分析與比較[J]. 王新霞,李國粱.  軟件導刊. 2009(05)
[3]數(shù)字圖像的平滑處理方法研究[J]. 閆娟.  軟件導刊. 2009(01)
[4]工業(yè)數(shù)字成像技術中黑度概念的變化[J]. 孔誠.  無損檢測. 2008(02)
[5]基于高斯Laplace算子圖像邊緣檢測的改進[J]. 黃劍玲,鄒輝.  微電子學與計算機. 2007(09)
[6]CR和DR成像技術[J]. 夏紀真.  無損探傷. 2007(01)
[7]圖象邊界的鏈碼表示研究[J]. 唐振軍,張顯全.  微計算機信息. 2005(23)
[8]BP網(wǎng)絡初始權值的選取方法[J]. 喬雙,董智紅.  東北師大學報(自然科學版). 2004(03)
[9]對圖像消噪的中值濾波器的改進[J]. 穆靜.  現(xiàn)代電子技術. 2004(15)
[10]關于缺陷影像識別的討論[J]. 鄭世才.  無損探傷. 2002(01)

碩士論文
[1]基于圖像處理的槍彈彈痕自動識別技術[D]. 劉耀明.哈爾濱工業(yè)大學 2012
[2]基于圖像處理的輸電線路覆冰檢測方法研究[D]. 劉鵬.華中科技大學 2012
[3]核電站X射線檢測輔助評片系統(tǒng)的研究[D]. 劉妍.湖南大學 2007
[4]CR圖像噪聲分析與噪聲濾除[D]. 孫立新.中國科學院研究生院（西安光學精密機械研究所） 2004
[5]X射線底片圖像處理系統(tǒng)[D]. 唐圣學.湖南大學 2004



本文編號：3502728