红外热像无损检测图像处理研究现状与进展
来源：《红外技术》
引言
红外热像（infrared thermography）是目前运用非常广泛的一种快速高效的无损检测技术，通过外部施加的热或冷激励使被测物体内的异性结构以表面温度场变化的差异形式表现出来，从而达到缺陷部位的定性和定量分析。其成像原理是利用红外探测仪将接受到的被测物体的红外辐射映射成灰度值，再转化为可视温度分布图（红外热像图）。最早在二战末期应用于军事侦察领域，因其本身具有快速高效、无需停运、无需取样、可进行无污染、非接触、大面积检测、以及其直观成像等优点，而被作为复合材料的无损检测技术应用于工业领域，如航空航天、机械、油气、建筑等领域。
1 、红外热像技术的发展现状
自20世纪以来，红外热像技术得到快速发展。20世纪90年代，美国无损检测协会和材料试验协会针对红外热成像技术指定了相应标准，并在无损检测手册红外与热检测分册中描述了基于红外热像的无损检测技术在各个领域的运用。目前美国、俄罗斯、法国、德国、加拿大、澳大利亚等国已将红外热像技术广泛运用于航空航天复合材料构件内部缺陷及胶接质量的检测、蒙皮铆接质量检测等。近年来，红外热像技术与智能手机、无人机等设备充分结合，并在各个领域广泛使用，如美国的Fluke和FLIR、德国Testo、国内武汉高德、浙江大立等企业。
国内的红外热像检测技术比欧美、俄罗斯等发达国家起步较晚，但经过十几年的发展，目前也取得较为显著的成果。中国特种设备研究院和武汉工程大学将红外热像技术运用于压力设备缺陷检验，取得了一系列显著的成果。西南交通大学、昆明物理研究所、北京航空材料研究院、北京理工大学、西北工业大学等将红外热像技术运用于航空航天夹层结构件的缺陷检测，取得了有效进展。在石油化工领域，各位学者将红外热像技术用于高温高压容器和管道的缺陷、保温层破损、以及内部液体流动情况的检测，也取得了许多成果。
2 、红外图像预处理
红外技术应用的核心工作在于图像的处理及利用，不仅在无损检测领域，在军事监测、人脸识别等领域的应用更加重要。红外图像的处理主要分为图像预处理和图像识别，预处理是开展后续工作的基础，其主要分为图像的非均匀性校正和图像增强两个方面。
2.1 图像的非均匀性校正
由于材料、生产工艺等因素，红外设备探测元存在响应不一致的问题，因此导致红外图像的非均匀性，其严重影响了成像的质量。目前非均匀性校正算法主要分为两大类：一类基于标定的校正算法，如两点校正算法、多点校正算法、多项式拟合算法，具有算法简单、精度高等优点，所以被广泛使用。另一类基于场景的校正算法，如时域高通滤波算法、神经网络算法、统计恒定法在克服红外焦平面器件响应偏移误差方面存在优势，但相关硬件要求较高，且算法复杂耗时。
两点校正法是开展最早、且最为成熟的算法之一，其原理简单，计算量小，目前仍被广泛使用。该校正算法是建立在两个假设条件下：一是每个探测单元的响应是线性的；二是探测单元的响应具有时不变性，其原理如图1所示。
图1 两点校正示意图
但两点校正法是假设探测单元的响应是线性的，但实际情况却更为复杂，因此在两点校正法的基础上提出了多点温度校正算法。多点校正的实质是在图像上选取多个温度点，就相邻两点之间进行两点校正，所适用的温度范围也就更广。中国科学院沈阳自动化研究所、
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、中国科学院大学等验证了多点温度校正法实时性的优点，且有效提高非均匀性校正的精度。
随着科技的发展，红外热像技术的运用也更加广泛，被测物体以及检测环境的复杂程度也越来越高，基于标定的校正方法已经逐渐跟不上发展的需求了。而国内外的学者也逐步投入更多精力在基于场景的非均匀校正方法的研究上，早在20世纪90年代，美国海军研究实验室的D.A.Scribner等人提出了基于神经网络的场景非均匀校正算法。王娴雅等人通过分析了传统的周期性神经网络自适应非均匀校正方法在采用局部领域数据估计输出期望时其精度不够，从而提出一种利用当前像素领域和读出通道估计输出期望值的方法。该方法可有效抑制焦平面固定图案噪音，提高被测目标的分辨率。在优化单层所使用的期望函数上，B.Chen等人提出双层学习神经网络算法，在不同的神经网络层使用不同的期望函数，双层神经网络之间优势互补，同时具备非均匀性校正效果和改善图像清晰度，获得了更高质量的红外图像，该算法与其他改进BP神经网络算法比较结果如表1所示。
表1 非均匀性校正评价
但在使用神经网络算法进行图像的非均匀校正时，收敛速度和重影是一对矛盾的存在。一般说来，如果想更好地抑制重影，神经网络算法的收敛速度就越慢。因此Li Yiyang等人针对该问题提出了一种自适应门限边缘检测与时域门限相结合的学习速率规则。该算法在保证快速收敛的同时，能很好地抑制重影伪影。通过实验结果表明该方法的消影能力强于其他基于神经网络的非均匀性校正算法。
2.2 图像增强处理
由于红外信号波动范围很大，再加上硬件设备本身存在的缺陷和环境因素的影响，在将其转换为适于人眼观看的可见光图像时，易造成图像的模糊、细节丢失、对比度低下等问题。因此，获取成像清晰且对比度高的图像，是红外图像处理中的一项重要技术。传统的红外图像增强技术主要分为空域图像增强和频域图像增强两类，具体分类如图2所示。空域是
指该图像的所有像素集合，是通过对图像中像素灰度值进行处理来达到增强效果的，如灰度值变换、直方图均衡技术、图像平滑和锐化处理、伪彩色处理等技术。频域图像增强是对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作，然后逆傅里叶变换获得结果，包括低通滤波技术、高通滤波技术、同态滤波技术等。一般情况下，某一类算法只能解决图像中出现的一种问题。因此，针对现实中红外图像出现的复杂问题，为了提升图像处理效果，往往需要多种算法结合使用。目前，在国内外学者不断研究与改进下，给出了更多性能较为完善的算法。
图2 图像增强方法分类
视网膜皮层（Retinex）图像增强理论是根据人类视觉特征来展开研究的理论，其原理是通过去除图像照射分量部分保留反射分量部分，从而获得图像本质特征，最早是在20世纪60年代，由学者Land等人提出。在其原有的基础理论上，经过半世纪的发展，改进的Retinex算法被广泛的运用于各领域。针对Retinex算法在处理图像存在失真和耗时长等问题，Wang W.、LiB.等人提出了一种快速多尺度Retinex算法，以解决基于多尺度Retinex 算法的图像增强过程中颜色失真的问题，并改进了一种耗时较慢的图像增强算法的缺点。但此算法在细节处的处理仍需完善，而Hanumantharaju等人提出了一种基于改进的multiscale Retinex（MSR）算法的新的彩色图像增强技术，并使用小波能量来评估增强图像的视觉质量。实验结果证实了基于小波能量的MSR算法有效地表征了增强图像的局部和全局细节。而针对Retinex算法在降噪方面的不足，又有学者提出基于Retinex和三维块匹配（block matching 3D）的图像增强方法。实验结果证明，此算法既能很好地表征图像中的细节，又有效地降低了图像的噪声，其结果与多种算法对比如表2所示。
表2 图像质量评价指标统计数据
Contourlet变换是一种具有多方向性、多尺度性的多维函数表示方法，不仅具有小波变换的多分辨率和时频局部化特性，还具有很好的方向性和各向异性，将它应用于图像增强，能更好地保留图像边缘和纹理信息。Peng Z.等人提出了一种基于Contourlet变换与模糊理论相结合的红外图像增强算法，该算法更能有效地抑制噪声，增强图像的对比度，突出图像的边缘与细节纹理信息。ZhangXiaojie等人提出了一种基于Contourlet变换和混沌粒子群优化（particles warm optimization）的红外图像增强方法，该方法提高了图像的整体对比度和改善了弱细节的局部对比度。但是Contourlet变换不具备平移特性，易存在频谱混叠现象，因此XieYi等人提出了一种非子采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transform，NSCT）的图像增强方案，通过实验证实了，该方案在增强图像细节的同时，也增强了图像的对比度。
数字细节增强技术（digital detail enhancement）由美国FLIR公司提出，是一种能够保留高动态范围图像细节的非线性图像处理方法，有利于人们对物体关键信息的获得。该方法是目前对红外图像进行增强处理最有效的方法之一，但其具体算法并未公布，因此众多学者也基于此方法的思想进行深入的研究。董静等人提出了基于DDE思想的红外图像动态范围压缩细节增强算法，该算法在全面增强图像细节的同时能够抑制图像背景中的杂波，增强弱小目标，满足图像显示视觉效果的同时，有利于在图像上进行目标提取，该算法与其他算法对比结果如图3所示。可以从对比图像明显的观测出采用DDE技术在图像的纹理、轮廓等细节部位显示效果突出，且色彩对比度清晰，成像质量高于其他算法。
图3 算法结果
刘婷婷等人在DDE数字细节增强技术研究的基础上，提出了一种新的基于图像分层处理的红外图像细节增强算法。该算法根据灰度分布特点将图像分为基图部分和细节图部分，对于基图部分采用两端截取式的灰度线性映射方法，针对细节图，作者提出了S曲线灰度变换方法。经实验证明该算法在视觉效果上得到改善，细节信息得到有效增强。国防科技大学、北京理工大学、重庆大学、电子科技大学等高校围绕DDE技术在红外图像细节增强算法方面进行了大量的实验研究，获得了质量更高的红外图像。
3 红外图像的识别
3.1 常用红外图像识别方法简介
红外图像的预处理往往只是将被测缺陷以适合人眼观察的状态从复杂的背景图中显现出来，但这只能解决部分问题。图像进一步的处理，则需要针对性更强的方法，如在无损检测中，目前应用最为广泛的图像分割方法有：边缘检测和区域生长法。边缘检测的目的是检测出图像中亮度变化较大的点，主要是物体的边缘和背景处。其通常分为两类，一是通过图像一阶导数的最值来检测边缘，如Sobel、Canny算子；二是通过图像二阶导数的零值来获
取边缘，如Laplace算子。这些算子都是图像处理中常用算子，故不作过多解释；区域生长法的实质是从一个小区域或像素点开始，将周围与其特征相近的像素点融合，从而形成更大的区域。由于初始种子的选择，该方法容易出现过生长或者欠生长等问题。因此，区域生长法的改进也一直是研究人员的工作重点。
在无损检测领域中，常用的图像缺陷特征提取的方法有：主成分分析（principal component analysis）、独立成分分析（independentcomponent analysis）、脉冲相位法（pulse phase infrared thermography）、温度信号重构法（thermal signal reconstruction）等方法。主成分分析法是一种将多指标化为少量综合指标的方法。图像的本质是像素矩阵，通过线性变换降低维度，要求得到的综合变量要尽可能多的包含原始图像信息，且各不相关。虽然该方法降低了信息的复杂度，但也丢失了一部分原始图像的特征；独立成分分析法是在主成分分析法上进一步发展而来，其目的是将获得的数据进行某种线性解分，使其分解为统计独立的成分。该方法解决了主成分分析法难以消除非高斯信号之间关联性的问题，但这也是使用独立成分分析法的一个前提；脉冲相位法是将获得的每个像素值对应的温度信号做傅里叶变换，进而作频谱分析。其依据不同频率的热辐射在不同深度和大小的缺陷中传播和反射的结果不同，由此获得材料中的缺陷信息，但是该方法受环境影响因素较大。温度信号重构法主要是利用表面温度在物体和空间上的变化信息，对红外图像每个像素值的时间信息进行处理，将对应点温度响应曲线从时域转换到对数域，从而增强图像信息。
在复杂的工程环境下，任何单一方法都无法满足实际需求，因此，多种方法的结合和完善才是研究的重点。
3.2 部分学者研究成果
在基于红外热像的复合材料无损检测识别研究过程中，梁涛等人在研究复合材料受冲击损伤后缺陷的特性时，没有发现分层缺陷引起的“暗区”，且整体的纤维结构分布较均匀，给直接评估缺陷带来困难。针对该问题，作者提出结合PCA和小波变换法来进行缺陷的特征提取，新的算法具备了时域-空域-频域等多维度的特征提取能力，再通过阈值分割对图像进行二值化处理消除背景，使缺陷信息更加明显。
另外作者针对复合材料出现的脱粘缺陷采用了不同的图像序列算法进行实验对比，包括温度信号重构、脉冲相位法、主成分分析、独立成分分析，最终证明TSR和PCA在缺陷特征提取方面效果更好，如表3。再采用区域生长法对TSR获得的特征图进行分割和K最邻近
（K-nearestneighbor，KNN）分类算法进行分类识别，最终成功检测出金属结构材料的全部缺陷（最小直径2mm）和蜂窝芯结构材料大于3mm的缺陷。
表3 不同算法检测效果评估
注：TP表示被检测出且实际存在的缺陷；FP表示被检测出却不是实际存在的缺陷；FN 表示实际存在却没有被检测出的缺陷；TN表示不存在也没有检测出来的缺陷；P表示缺陷检测准确率；R为召回率；F表示P和R的加权调和平均。
在进行图像分割时，考虑到传统的区域生长法会引入人为的主观因素，冯琪智等人提出了一种用于分割的自动区域生长算法，即自适应寻找预处理对象、种子点和阈值。通过实验后，采用F-score值进行评价。在检测薄板时，各种方法差异不大；但是在检测厚板时，差异效果明显，且采用自动区域生长法进行处理之后，缺陷检出率有所提升，部分检出结果对比如表4所示。
表4 不同算法的F-score
针对传统区域生长法初始种子难以选择的问题，陈跃伟提出一种改进的区域生长法，即利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度和温度之间的线性关系，建立基于像素温度场，从而根据设定温度范围来确定种子的位置。该学者将此区域生长法和BP神经网络结合用于巡
检机器人电站设备的检测。经过实验证明，在400幅设备红外图像中，图像的正确识别率92.74%，错误率5.78%，未识别率1.48%。
刘鑫等人利用基于阈值改进的形态学边缘检测算法，检测积水管道的红外图像，并与中值滤波、维纳滤波、传统形态学等方法处理的图像作对比，峰值信噪比（peak signal to noise ratio）情况如表5所示。而该方法的图像分割能力比传统的Canny、Sobel、Roberts 等算子处理效果更好。
JiangHongquan等人提出一种基于纹理特征和主成分分析的焊缝缺陷特征提取与分类的方法。实验结果表明，此方法可有效提取缺陷类型的一般特征，分类准确率达90.4%。
表5 不同算法PSNR值
注：PSNR为峰值信噪比，值越大表示处理效果越好
ZhouJianmin等人在研究孔洞类型的缺陷时提出了PCA和概率神经网络（probability neural network）结合的算法。实验结果表明正常区域和异常区域识别率分别可达95%和85%。同时，该学者又提出了一种基于遗传算法和序列红外图像热像加权叠加的检测方法，经此方法处理后，缺陷与正常区域的灰度比分别提高到8.5%和31.0%，缺陷特征明显增强。
4 结束语
红外热像技术因其非接触、无污染、高效率，在航空航天、机械、建筑、油气等领域得到广泛的应用。随着科技的发展，该技术逐步从工业领域走向群众的生活领域是必然的趋势，如FLIR红外设备与手机的结合，智能手机所带的红外识别等。为了使该技术给社会带来更大的便捷，其未来的发展方向应有以下几点：
1）技术的标准化和统一化
由于红外热像技术应用领域较为广泛，各行业之间因术语不规范和定义不明确，造成交流不便。如大家都在滥用术语“缺陷”，而拒绝使用术语“缺欠”、“不连续”等。但是，它们之间的定义是有很大差别的。
2）检测向智能识别方向发展
现阶段在进行缺陷判别时，大多数时候还是靠人工判断，其准确率易受检测人员的主观因素影响。但随着工业4.0和“中国制造2025”的要求，检测方法的智能化、无人化是未来的发展趋势。
3）定性检测向定量检测发展
目前的检测技术主要还是用于物体损伤的定性判别，在定量检测方面误差较大。但随着硬件设备和红外图像处理技术的发展，实现对缺陷深度、面积和位置等信息的快速反演是必然的趋势。
4）多种检测手段结合使用
目前无损检测很大一部分是用于在线检测，由于考虑到时效的问题，检测手段比较单一，特别是在图像处理的过程采用的算法也较少和较为简单，这样检测效果难免会有不足之处。但是随着该技术的发展，将红外技术与其他技术结合，如超声检测技术、涡流检测技术等，以及优化后的多种图像处理算法结合，则可实现更快速、更高效的检测，节省大量的人力物力。
中北大学 课程设计说明书 学生：王瑞学号：39 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：图像伪彩色处理方法研究 指导教师：英亮平职称: 副教授
2013 年12 月26 日 中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：王瑞学号：39 学生姓名：齐学号：36 学生姓名：穆志森学号：26 课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分： 图像伪彩色处理方法研究 起迄日期：2013年12月16 日～2013年12月27日 课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：英亮平 系主任：王浩全
下达任务书日期: 2013年12月15 日课程设计任务书
课程设计任务书
目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6)
3.1学习心得 (7) 参考文献 (8) 1.1伪彩色图像处理原理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。 所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我
数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术
的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。
企业人才队伍建设的现状和问题分析 生产力是人们利用自然、改造自然和生产物质资料的能力。它由人的因素即劳动者和物的因素即生产资料构成。其中劳动者是决定性的因素。随着社会、、信息的迅猛发展，已经成为第一生产力，人力资源成为第一资源。所以，作为生产力第一要素的人力资源就成为社会发展的决定力量。21世纪甚至以后更长的时间内，人才引进机制、人才培养体制、人员素质提高等等问题一直会是社会各界讨论的热点问题。那么现代钢铁企业能否构建具有自身特色且符合企业实际的一整套人才引进、人才培养、人才使用、人才、人才激励体制，是企业人力资源工作有效开展的基础，也是企业及生产经营高效运行的保障，更是企业做精、做细、做大、做强的根本所在。 1 企业人才现状分析 1.1 从人员结构现状分析。目前企业创新人才、技术创新人才、技能操作人才队伍中部分人员文化素质不高、技术水平有待提高、技术队伍略显薄弱、成熟人才较为稀缺、整体素质较低（见表一），且成熟的高素质人才流失较多。 1.2 从人才队伍建设体制分析。人才体制（选拔、聘用、激励、等体系）尚未建立，目前部分岗位由学历较低、年龄偏大、工作经历较丰富的人员担当，这样的人员阅历丰富、稳定性强，
但缺乏创新意识，适应不了企业长远战略规划发展对人才的要求。因此企业急需建立科学、合理的选拔机制，培养一批年轻的后备人才，否则会造成企业人才断层，从而会制约到企业正常的生产经营。技术创新人才与技能操作人才队伍建设体制初步成形，配套的考核机制、激励机制正在建设。取得中级及以上职称的专业技术人员、取得技师及以上技能等级证书人员占员工总数的比例较小，亟待提高。 1.3 壮大队伍、完善机制、提高素质，全面加强技术技能人才队伍建设。企业首先应该通过内部培训培养、高学历人才招聘、成熟人才外部引进等方式，全方位、多渠道引进适应企业、适合企业的各类人才，壮大企业各类技术技能人才队伍；其次在完善各项制度的基础上，建立健全优秀技能人才选聘机制、人才选聘机制、各类人才激励机制，留住企业急需的技术技能人才，从而深挖其内在潜能，发挥其专业特长；再次通过专业理论知识外出外聘培训、星级员工技术比武、技能劳动竞赛、传帮带等形式提高各类人才的技术技能水平和综合素质。 2 企业人才构建措施 企业应从人才引进入手，完善人才培养、选聘、激励、评价体制，以发展来吸引人，以事业来促进人，以工作来培养人，以待遇来激励人，以企业文化来塑造人。 2.1 不断完善人才引进机制，加大人才引进力度，切实改善人才队伍结构。一是完善人才引进及相关制度。企业应根据企
Applied Physics 应用物理, 2020, 10(8), 373-379 Published Online August 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/1817132252.html,/journal/app https://https://www.doczj.com/doc/1817132252.html,/10.12677/app.2020.108050 Research Progress of Magnetic Nondestructive Testing Technology Meiquan Liu, Bin Lang, Binkun Tao, Nan Ma Shijiazhuang Campus of Army Engineering University, Shijiazhuang Hebei Received: Jul. 30th, 2020; accepted: Aug. 13th, 2020; published: Aug. 20th, 2020 Abstract Magnetic nondestructive testing technology has a broad application prospect in the field of judg-ing and identifying fatigue damage of ferromagnetic materials. It is of great significance of the nondestructive evaluation of ferromagnetic material properties and life evaluation. Fundamentals and latest developments of magnetic nondestructive testing are introduced. Problems demanding prompt solution for magnetic powder inspection, magnetic flux leakage testing, magnetic memory testing and micro magnetic testing are discussed. Keywords Defect, Magnetic Field, Magnetic Measurement, Nondestructive Testing 磁性无损检测技术研究进展 刘美全，郎宾，陶斌坤，马南 陆军工程大学石家庄校区，河北石家庄 收稿日期：2020年7月30日；录用日期：2020年8月13日；发布日期：2020年8月20日 摘要 磁性无损检测新技术在判断与识别铁磁材料疲劳损伤领域具有广阔的应用前景，对铁磁材料性能无损评价和寿命评估具有重要的实践意义。本文介绍了磁性无损检测的分类和基本原理，针对磁粉探伤、漏磁检测、磁记忆检测和微磁检测提出了目前亟待解决的关键技术问题以及未来发展的方向，为进一步提高磁性无损检测质量具有重要意义。
国外航空发动机无损检测技术发展 中国航空工业发展研究中心陈亚莉 摘要：本文对国外航空发动机无损检测技术的特点、无损检测技术的发展现状与趋势进行了综述。 关键词：航空发动机；无损检测 航空发动机是飞行动力的提供者，无论是飞机的安全性，还是其自身极端苛刻的工作状态(高温、高压及高载荷)，都给发动机各部件的品质提出了严格要求，因此，航空发动机的重要、关键部件都必须经过可靠的无损检测。 1．航空发动机无损检测技术的特点 随着发动机性能的进一步提高，将面临更严酷的工作环境的挑战。航空发动机无损检测呈现出如下特点。 1.1无损检测是航空发动机零部件风险评估的有力工具 根据美国空军发动机损伤容限要求，80年代初美国空军提出的新型航空发动机设计及选材标准，要求发动机关键部件必须具有优良的损伤容限特性。以涡轮盘为例，已由强度为标准设计进入以低周疲劳为依据进而又以裂纹da/dN为依据的损伤容限设计。近年在粉末盘中又引入了以夹杂物大小和分布为重要依据的统计力学和概率方法。因此对于发动机进行风险评估至关重要。 对发动机性能的影响 图1 航空发动机风险评估图 图1是发动机风险评估图，描述了缺陷出现的频率与对零部件质量影响严重程度的关系，而无损检测是评估这种风险的有效工具。从图中可以看出，影响B、C区的缺陷出现频率为高到中，D区的缺陷影响很严重，可以通过改善及控制工艺来消除。 1.2传统的三类五种检测方法仍是航空发动机无损检测的主流 航空发动机有三类无损检测方法：表面、表面/近表面、表面以下。常用的五大检测方法（超声、X射线、涡流、磁粉、渗透）适用于发动机的不同部件。
（1）涡流及磁粉检验是主气流通道零部件广泛应用高度可靠的方法 通用的表面无损检测法有：表面观察、表面平滑度测量、显微镜法（根据可撕下的塑料薄膜）以及着色渗透检验（特别是与表面相连的不连续性如铸件缩孔、裂纹等）。对表面以及近表面深度（例如0.125mm）检查的方法，涡流检验法是主气流通道零件广泛应用的、高度可靠的方法。磁粉检验是磁性材料如轴承、齿轮及轴的磁场破坏的非常有效的方法。 （2）X射线检验法是大多数转动件及静子件皮下检验最有效的方法 X射线检验是用作表皮以下检验的原始的但有效的方法。大多数铸造转动件及静子件均用X射线来检验疏松及其他密度受破坏的缺陷。空心叶片孔道的定位也可用X射线检验。 （3）超声检验是所有盘件经济可靠的安全检验方法 超声检验可检查表皮下的缺陷。尽管应用成本高，但由于可以延长在机上的时间并确保零件的安全和设计寿命，因而经济效益高。例如所有的盘在最后切削加工前均要用切取的方形（声形）标样进行超声检验。超声在改进安全性及成本最低化方面功不可没。 出现频率很低但危害性大的缺陷的检查是影响材料发展以及结构高度完整性的关键挑战之一。从航空发动机零部件的无损检测来看，上述三类检验五大方法（超声、X射线、涡流、磁粉、渗透）与机械制造业大体相当。其中着色渗透检验及磁粉检验大约占所有检验的一半，超声及X射线占第三位，涡流检验占10%，其他只占2%。但随着复合材料在现代及今后发动机中应用的增加，涡流检验将减少，将开发复合材料用的电磁检测技术。 1.3新型无损检测技术浮出水面 随着新型发动机材料与结构的不断出现，无损检测技术的发展与应用呈现出多种方法与技术综合应用、一些快速、实时的新方法和新技术不断出现的特点。2．各种航空发动机无损检测技术的发展现状 在航空工业应用中最普遍采用的有超声、X射线、涡流、磁粉、渗透五种方法。此外还有红外检测、计算机层析成象检测和错位散斑干涉检测等多种新的无损检测方法。 2.1表面检测 表面检测是指能对材料或零件表面缺陷进行检测的无损检测方法，通常包括磁粉检测、渗透检测和涡流检测。在传统的涡流检测方法基础上，国外近年开发出一些新的衍生方法。主要包括以下方面： （1）涡流热成像法检验 航空涡轮发动机零部件近几年来越来越多采用热成像法进行裂纹检验，将热成像与涡流检验联合应用，可形成一种涡流热成像检验法。 涡流热成像法用50~200ms高频脉冲将零部件加热到一中等、特定的温度。裂纹使感应电流受到干扰，影响零部件表面上的温度分布，在裂纹尖端有一温度较高区，而在裂纹侧面有温度较低区，从而可以用热成像仪对裂纹进行观测。 这种方法的显著优点是可以检测被污染的裂纹或涂层下的裂纹。该法非常适用于发动机叶片的维修。因为目前在发动机维修时需剥离叶片涂层，进行裂纹检测并重新涂层。据称涡流热成像法不久将在生产应用中成为实用、快速和可靠的检验法。 除用涡流热成像方法检测裂纹外，还可用电压降技术测定单晶合金的裂纹扩展速率。电压降是电流通过电阻时产生的电压差，根据这一原理可用来测定单晶
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开
桥梁检测技术研究现状与发展趋势 （湖北省武汉市 430070） 摘要：随着我国公路、市政桥梁事业的发展,新建高公路及市政桥梁越来越多,同时既有的许多桥梁亦逐渐进入了养护维修阶段,有关专家认为桥梁使用超过25年以上则进入老化期。桥梁在长期运营过程中不可避免会产生各种结构性损伤, 桥梁的结构承载能力和耐久性逐步降低，直至影响到桥梁的运营安全。为了保证桥梁结构的安全使用, 桥梁结构的检测工作也日益凸现出它的必要性和重要性。鉴于此，主要阐述了桥梁检测现状、桥梁检测新技术以及桥梁检测技术的发展趋势（无损伤检测技术研究）。 关键词：结构承载力；耐久性；桥梁检测；无损伤检测技术； Bridge Detection Technology Research Status and Development Rrends (School of Science，Wuhan 430070，China) Abstract: With the development of roads, municipal bridges career, More and more new high road and municipal bridges, At the same time, there are many bridges have gradually entered the maintenance phase. Experts believe that the use of bridges over more than 25 years to enter the aging period. Bridge in the long-term operation of the process will inevitably produce a variety of structural damage. The bearing capacity and durability of the bridge are gradually reduced, until affecting the operation safety of the bridge. In order to ensure the safe use of the bridge structure, The detection work of the bridge structure has also become more and more important and necessary. In view of this,the paper mainly expounds the bridge detection status, bridge detection technology and the development trend of bridge detection technology (research on non damage detection technology). Key words:structure bearing capacity; durability; bridge detection; no damage detection technology;
人才队伍建设现状分析及对策研究 人才队伍建设现状分析及对策研究 我市人才队伍建设现状分析和对策研究课题组，下设一个综合材料组和三个调研小组，分机关、事业、企业三块开展调研，以问卷调查、座谈、走访等形式，对全市人才队伍建设的现状、存在的问题和原因，以及下一步的对策作了深入的调查研究。5月中旬以来，我们共召开座谈会27个，走访企事业单位200多个，走访有关人员50多人次，回收调查问卷455份，掌握了比较详细的情况。现汇总如下： 一、人才队伍现状。 1、党政人才队伍基本情况。到201X年5月，江山市共有党政干部1977名，其中中专以上文化1688人，占总数的85.4%，大专以上文化1423人，占总数的72%。市级机关干部1382人，女性194人，大专以上文化1013人，占总数的73.3%；乡镇机关干部595人，其中女性134人，大专以上文化410人，占总数的68.9%。全市共有市级领导干部35人，其中女性6人；乡镇领导班子成员273人，其中党政班子成员平均年龄37.5岁，大专以上文化占95%，女性43人；市级机关部门领导干部249人，其中女性22人。 2、专业技术人才队伍基本情况。我市事业单位现有各类人才7285人。从学历层次看： 大学学历1156人，占15.86%；大专2676人，占36.73%；中专2649人，占36.36%；高中及以下804人，占11.04%。从职称层次看：
正高级1人，仅占0.01%;副高级241人，占3.31%；中级职称2046人，占28.09%；初级职称4716人，占64.73%；其他无职称281人，占3.86%。从年龄结构看： 35岁以下的3427人，占47.04%；35至45岁的1729人，占23.74%;45岁以上的2129人,占29.22%。从专业分布结构看： 教育类的4118人，卫生1440人，农林水859人，城建土管221人，群众文化144人，交通环保140人，财税工商116人，新闻112人，人力资源71人，其他64人。 3、企业人才队伍基本情况。此次对全市50万元注册资金以上的企业，全部发放调查表，按时间要求回收400多份。从调查反馈的情况看，企业各类人才合计2809人。其中按学历分： 研究生以上学历5人；大专以上1685人，占调查合计数的60%；中专学历735人，占26.2%。按专业技术职务分： 高级职称60人，中级职称817人，初级职称1492人。按年龄分： 30岁以下641人，30-35岁648人，36-40岁765人，41-45岁402人，46-50岁207人，51-55岁98人，56-60岁38人，60岁以上10人。按人才专业分： 机电412人，建材102人，经济管理982人，化工243人，营销224人，财会323人，轻纺2人，其他521人。 二、主要做法和经验。一直以来，我市大力实施科教兴市战略，坚持以人为本的思想，制定和实施了一系列人才引进、培养和使用的优惠政策，促进了我市人才队伍的快速发展，初步形成了具有一定规模和质量的人才队伍。这支队伍为“兴工强市”战略的实施，为江山
无损检测技术原理与应用 安全工程1401班2014074201 1无损检测技术的定义及发展概况 随着中国科学和工业技术的发展，高温、高压、高速度和高负荷已成为现代化工业的重要标志。但它的实现是建立在材料高质量的基础之上的。必须采用不破坏产品原来的形状，不改变使用性能的检测方法，以确保产品的安全可靠性，这种技术就是无损检测技术。无损检测技术不损害被检测对象的使用性能，应用多种物理原理和化学现象，对各种工程材料，零部件，结构进行有效地检验和测试，借以评价它们的连续性、完整性、安全可靠性及某些物理信息。目的是为了评价构件的允许负荷、寿命或剩余寿命，检测设备在制造和使用过程中产生的结构不完整性及缺陷情况，以便及时发现问题，保障设备安全[1]。 无损检测技术是机械工业的重要支柱，也是一项典型的具有低投入、高产出的工程应用技术。可能很难找到其他任何一个应用学科分支，其涵盖的技术知识之渊博、覆盖的基本研究领域之众多、所涉及的应用领域之广泛能与无损检测相比。美国前总统里根在发给美国无损检测学会成立20周年的贺电中曾说过，(无损检测)能给飞机和空间飞行器、发电厂、船舶、汽车和建筑物等带来更高的可靠性，没有无损检测(美国)就不可能享有目前在飞机、船舶和汽车等众多领域和其他领域的领先地位。作为一门应用性极强的技术，只有与国家大型工程项目结合，解决国家大型和重点工程项目中急需解决的安全保障问题，无损检测技术才能有用武之地和广阔的发展空间[2]。 我国无损检测技术的快速发展得益于经济的快速发展和国家综合实力的快速增强。近十年来，我国经济一直处于快速发展期，无损检测事业也处于蒸蒸日上
的局面，其总体形势和水平已是十年前无法比拟。在我国各工业部门和国防单位，我国无损检测工作者取得了令世人瞩目的成绩[2]。 2无损检测技术的基本类型及其原理 目前常用的无损检测类型主要有超声检测技术、射线检测技术、磁粉检测技术、渗透检测和红外检测技术五种，本文选取其中3种检测技术对其基本原理和应用进行简单的讲述，选取超声波检测技术和红外检测技术这两种检测技术进行较为详细的论述。 2.1超声检测技术 超声检测技术主要是检测设备构件部及表面缺或用于压力容器或管道壁厚的测量等，能有效的发现对焊缝部埋藏缺陷和压力容器焊缝表面裂纹，而且可测出焊缝缺陷的自身高度。由于超声探伤仪器体积小、质量轻，便于携带和操作，适合在多种工况下工作，因此在过程设备检验中得到广泛应用。超声检测技术主要有以下几种方法：（1）共振法：通过调整超声波的发射频率，以改变发射到工件中超声波的波长，并使工件的厚度为超声波半波长的整数倍时，入射波和反射波相互叠加便产生共振。根据共振时谐波的阶数以及超声波的波长，就可测出工件的厚度。（2）穿透法：将两个探头分布置于被测试件相对的两个侧面，一个探头用于发射超声波，另一个探头用于接收透射到另一侧面的超声波，并根据所接受超声波的强弱来判断工件部是否有缺陷。（3）脉冲反射法：将具有一定持续时间和一定频率间隔的超声脉冲发射到被测工件，当超声波在工件部遇到缺陷时，就会产生反射，根据反射信号的时差变化及在显示器上的位置就可以判断缺陷的大小和深度。（4）液浸法：在探头与工件之间填充一定厚度的液体耦合剂，使探头发射的声波经过液体耦合层后，再入射到工件中去。由于探头与工件不直接接触，
路面无损检测技术的现状及发展方向摘要: 本文结合山东省公路检测中心正在进行的《路面管理系统》(cpms)数据采集和分析维护工作，详细介绍了国内外在路面无损检测指标上的常用技术，分析了我国在新型检测设备的应用和相关研究方面存在的问题与不足，在发展方向上提出了自己的建议。 关键词：路面管理系统无损检测路面弯沉摩擦系数平整度和车辙路面病害 abstract: in this paper, shandong province highway testing center of the ongoing “pavement management system “( cpms ) data acquisition and analysis of maintenance work, and introduced pavement nondestructive testing indexes commonly used technology, analysed our country in the new testing equipment application and related research in the problem of existence and inadequacy, in the direction of development put forward our suggestions. key words: pavement management system for nondestructive testing of pavement deflection coefficient of friction and the smoothness of pavement rutting 中图分类号：u416 文献标识码：a文章编号： 1 前言 改革开放二十余年，公路事业发展迅速，随之而来的是公路检测事业从无到有、从有到精的蓬勃发展，作者长期从事公路检测方
目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)
绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计
基层医疗机构药学人才队伍现状与分析 目的为构建适合基层需要的高素质药学人才队伍和培养模式的探索提供参考。方法对区域基层医疗机构药学人员现状进行调查，分析问题，探讨对策。结果回收有效问卷314份，314名基层药学人员中，初级职称占72.9%；大专以下学历占80.6%；149家基层医疗机构中，近三年年均药学人员进修培训学习低于3人次的占基层医疗机构总数的63.7%。显示基层药学人才队伍专业化程度和学历层次较低，培训机会少。基层药学人员参加培训的意愿较高（80.3%），倾向于短期培训，期望获得临床医学知识、药学服务等内容的培训。结论完善基层药学人才队伍建设制度，创新培养模式，强化专业能力培养有助于优化基层药学人才队伍结构。 标签：基层医疗机构；药学；人才队伍 基层医疗卫生机构是承担基本医疗保健的主体，是农村基本医疗卫生服务体系的重要组成部分[1]。随着经济和医疗卫生水平的发展，群众对高素质药学人才的需求尤为迫切。如卫医政发[2011]11 号《医疗机构药事管理规定》指出“医疗机构药学专业技术人员不得少于本机构卫生专业技术人员的8%”。为此，我们对基层医疗卫生机构的药学人员开展现状调查。旨在为基层医疗机构药学人才队伍的建设提供参考。 1 调查对象和内容 综合考虑经济、文化、卫生发展水平等因素，依据分层随机抽样原则，共调查149家乡镇医院的药学人员，发放问卷447份，收回有效问卷314份。调查涉及药剂科主任、调剂、药库、临床药学等岗位。调查内容是基层医疗机构药学人才的年龄、专业、学历、职称、职业岗位对知识技能要求、药学人员对培训的需求等。 2 调查方法 课题组遴选医院药学服务专家，开展研讨，确定调查内容，参考有关文献自行设计调查问卷[2-3]。调查问卷发放对象为基层医疗机构药学人员，调查中课题组人员利用为本次调查设置的网络沟通平台进行问卷相关问题的解释和质控。原始资料复查后，运用EpiData 3.1软件实施录入，用SPSS 20.0软件进行数据整理分析。 3 调查结果和分析 3.1 基层药学人员的专业构成和学历分布 调查的基层药学人员学历背景为药学专业的人数占62.7%，药学相关专业（中药、制药工程等）人数占21.1%，但仍有16.2%的其他专业（护理、生物等）
农产品无损检测技术研究与应用 农产品品质无损检测技术相对于有损检测技术来说具有快捷、卫生、准确等优点。近年来，无损检测技术在农产品检测方面发展检测的内容主要包括农产品的外部品质、内部品质，众多学者做了许多有益的探索.此外，利用无损检测技术中的近红外光谱分析技术、超声波技术和机器视觉技术进行肉品品质评价取得了不小的突破。 一、紫外分光检测技术 紫外分光法主要是在紫外光源的照射下，导致荧光物质发光而进行目标检测的。如果仅通过肉眼检测常有漏检情况发生。在暗室中，当受损的水果受到紫外光源照射时，损伤部位会通过发出荧光的形式放出可见光，显得格外明亮。而正常部位理论上无可见光。损伤果的检测正是利用了水果正常部位和损伤部位在紫外光源照射下的反射差异，通过摄像、计算机图像处理后进行检测的。 二、近红外分光检测技术 近红外光谱定量分析的原理主要是利用在近红外区用漫反射光谱作定量分析。根据其检测对象的不同分成近红外反射光谱和近红外透射光谱两种。近红外分光法在食品成分检测中得到了广泛的应用， 三、软X射线检测技术 X射线具有穿透能力、衍射作用和激发荧光的特性。通过捕获X射线的穿透特性，可以得到样品的透射图像和断层图像，进而探明物质的内部结构；通过捕获X射线与样品作用产生的荧光和衍射效应，可以检测到样品所含多种元素的情况，尤其是重金属含量。 四、机器视觉检测技术 计算机视觉是基于图像的数字识别技术而发展起来的新兴技术。检测时，被检测的农产品被安置在特定的光照环境中，摄像机获得的二维图像信息通过电缆输送计算机进行处理，抽取图像的有关特征，这些特征以一定的方式与被测对象的质量指标相对应。检测结果传递到后续处理设备中。 五、声学特性及超声波检测技术 农产品的声学特性是指农产品在声波作用下的反射特性、散射特性、透射特性、吸收特性、衰减系数和传播速度及其本身的声阻抗与固有频率等，它们反映了声波与农产品相互作用的基本规律。农产品的声学特性随农产品内部组织的变化而变化，不同农产品的声学特性不同，同一种类而品质不同的农产品其声学特性往往也存在差异，故根据农产品的声学特性即可判断其品质如何，并据此进行
The research of digital image processing technique 1 Introduction Interest in digital image processing methods stems from two principal application areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception. This chapter has several objectives: (1)to define the scope of the field that we call image processing; (2)to give a historical perspective of the origins of this field; (3)to give an idea of the state of the art in image processing by examining some of the principal area in which it is applied; (4)to discuss briefly the principal approaches used in digital image processing; (5)to give an overview of the components contained in a typical, general-purpose image processing system; and (6) to provide direction to the books and other literature where image processing work normally is reporter. 1.1What Is Digital Image Processing? An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. We consider these definitions in more formal terms in Chapter2. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike human who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spectrum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that human are not accustomed to associating with image. These include ultrasound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of application. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vision, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a single number) would not be considered an image processing operation. On the other hand, there are fields such as computer vision whose ultimate goal is to use computer to
浅论复合材料无损检测技术的现状与发展论文 1 概述 复合材料之所以能够成为20 世纪迅速地在工业部门推广应用的新材料、新结构, 无损检测技术发挥了十分重要的推动作用, 反过来, 复合材料也为无损检测技术的迅速发展带来了更多的研究空间。一些过去在金属材料无损检测中因技术障碍而面临困境的检测技术, 在复合材料对无损检测技术的需求牵引下, 得到了新的飞速发展。如针对初期基于金属材料及其结构在负载作用下产生应力波的物理现象的声发射检测技术、基于物理波相干原理的激光全息干涉检测技术、激光超声检测技术等, 几乎都是70 年代问世, 80 年代在应用中由于物理信号特征解释困难、环境条件要求苛刻或技术上有待进一步突破等原因, 难以在工程上找到用武之地, 自90 年代后则得到了迅速的应用发展。 由于复合材料的先进性与其质量的离散性和高成本并存, 在实际应用中, 即使是经过研究和试验制订的合理工艺, 在结构件的制造过程中还可能会产生缺陷,引起质量问题, 严重时还会导致整个结构件的报废, 造成重大经济损失。因此, 国外自70 年代以来, 就针对复合材料的研究、应用开展了全方位的无损检测技术研究。早期主要是沿用金属材料所采取的一些检测方法, 进行复合材料的无损检测技
术探索, 随着研究工作的深入, 人们对复合材料的内部规律和缺陷特征有了更深的认识, 发现完全采用常规金属材料无损检测的方法不能解决复合材料的无损检测问题。因此, 进入80 年代后, 才真正走向复合材料无损检测, 研究出了许多适应复合材料特点的无损检测新技术、新方法, 从而为解决复合材料的无损检测、促进复合材料的推广应用发挥了重要作用。 目前复合材料无损检测已经应用于材料、结构件和服役无损检测3 个方面。技术上已从初期的检测方法探索发展到目前的检测方法研究、信号处理技术、传感器技术、缺陷识别技术、成像显示技术、仪器设备技术、结构件检测技术、定量检测与评估、服役结构寿命评估、强度评估和性能测试等。无损检测技术已经成为复合材料研究和应用中的一项关键技术, 融入复合材料从研究到最终装机应用的全过程。 2 复合材料无损检测技术的应用范围 复合材料无损检测主要应用于以下3 个方面:(1)材料无损检测;(2)结构无损检测;(3)服役无损检测。 2.1 材料无损检测 材料无损检测主要解决材料研究中面临的问题,进行诸如材料内