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基于改进型区域生长法的Halcon焊接缺陷DR图像自动识别
1
作者
徐学谦
李克铭
+2 位作者
徐开源
杨洪刚
陈云霞
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024年第23期135-141,共7页
为解决当前人工焊缝缺陷检测过程中存在的检测效率低、缺陷判定存在主观性的问题,提出了一种基于Halcon的焊缝缺陷图像检测与识别方案。将X射线拍摄的焊缝图像预处理后用高频增强显示鱼鳞纹部分,再通过均值滤波和二值化提取出ROI。在普...
为解决当前人工焊缝缺陷检测过程中存在的检测效率低、缺陷判定存在主观性的问题,提出了一种基于Halcon的焊缝缺陷图像检测与识别方案。将X射线拍摄的焊缝图像预处理后用高频增强显示鱼鳞纹部分,再通过均值滤波和二值化提取出ROI。在普通区域生长法中加入判别条件,自动选择最合适的参数识别气孔和钨夹渣,改进普通开运算卷积核以识别出未焊透部分。相较于机器学习,本文方法无需使用大量训练集。本次试验共检测222张图像,检测精度为89.19%。结果表明,焊接缺陷DR图像自动识别对提高企业的零部件检测效率及质量有重要的意义,计算机识别焊缝缺陷可排除人工缺陷判定中主观因素造成的误差,并能够长时间、高强度地识别焊缝缺陷;可实现对于焊缝缺陷的实时保存与远距离传输。
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关键词
区域生长法
焊缝内部缺陷检测
目标
检测
HALCON
图像处理
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职称材料
题名
基于改进型区域生长法的Halcon焊接缺陷DR图像自动识别
1
作者
徐学谦
李克铭
徐开源
杨洪刚
陈云霞
机构
上海电机学院机械学院
中车长春轨道客车股份有限公司
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024年第23期135-141,共7页
基金
国家自然科学基金(51809161)
上海市自然科学基金(18ZR1416000)。
文摘
为解决当前人工焊缝缺陷检测过程中存在的检测效率低、缺陷判定存在主观性的问题,提出了一种基于Halcon的焊缝缺陷图像检测与识别方案。将X射线拍摄的焊缝图像预处理后用高频增强显示鱼鳞纹部分,再通过均值滤波和二值化提取出ROI。在普通区域生长法中加入判别条件,自动选择最合适的参数识别气孔和钨夹渣,改进普通开运算卷积核以识别出未焊透部分。相较于机器学习,本文方法无需使用大量训练集。本次试验共检测222张图像,检测精度为89.19%。结果表明,焊接缺陷DR图像自动识别对提高企业的零部件检测效率及质量有重要的意义,计算机识别焊缝缺陷可排除人工缺陷判定中主观因素造成的误差,并能够长时间、高强度地识别焊缝缺陷;可实现对于焊缝缺陷的实时保存与远距离传输。
关键词
区域生长法
焊缝内部缺陷检测
目标
检测
HALCON
图像处理
Keywords
Regional growth method
Detection of internal weld defects
Target detection
Halcon
Image processing
分类号
TG441.7 [金属学及工艺—焊接]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型区域生长法的Halcon焊接缺陷DR图像自动识别
徐学谦
李克铭
徐开源
杨洪刚
陈云霞
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024
0
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