下载文档原格式
x-ray检测原理
X-ray检测是一种常用的无损检测方法，其原理是利用X射线
的穿透性和吸收性来对被检测物体进行成像。
X射线是一种电磁波，其波长较短，能量较高。
当X射线通过物体时，较低
密度的部分会使X射线透过，而较高密度的部分会吸收部分
或全部X射线。
在X-ray检测中，首先需要产生X射线。
这一过程通常通过X 射线发生器实现，其中一个电极（阴极）发射电子，这些电子经过加速形成高速电流并击中另一个电极（阳极），产生了高能的X射线。
接下来，产生的X射线通过被检测物体。
被检测物体通常放
置在X-ray检测设备的台面上，而检测设备由一个探测器组成。
探测器接收通过物体的X射线，并将其转化为电信号。
电信号被送入一个电子计算机系统，该系统通过信号处理和图像处理算法将电信号转化为可视化的图像。
这样，检测人员就能够通过X-ray图像来观察物体的内部结构和任何可能的缺陷，如裂纹、孔洞、异物等。
X-ray检测的原理基于X射线的不同被吸收情况，通过检测物
体的密度差异来检测其中的缺陷。
较低密度的部分，如空气或孔洞，会使X射线透过，而较高密度的部分，如金属或石头，会吸收X射线。
这种不同的吸收情况在X-ray图像中体现为不同的亮度。
总之，X-ray检测利用X射线的穿透性和吸收性原理来对被检测物体进行成像，以便检测和分析其中的内部结构和缺陷。
这种无损检测方法在医学、工业、安全等领域都有广泛应用。
x射线检测的基本原理
x射线检测是一种非破坏性检测技术，广泛应用于医学、工业、公共安全等领域。
x射线的基本原理是利用高能量电子的跃迁过程产生的电磁辐射，即x射线。
x射线穿透物体时，会受到物体内部原子核和电子的散射和吸收，从而形成不同的衰减强度。
利用这种衰减强度，可以通过x射线影像来检测物体内部的结构和缺陷。
在工业领域，x射线检测主要用于金属、复合材料、电子元件、焊接接头等制造过程中的质量控制。
通过x射线检测，可以发现材料内部的气孔、裂纹、夹杂物等缺陷，以及不同材料的界面结合情况。
这种检测方法在航空、汽车、船舶等领域也广泛应用，可以保障产品的安全性和可靠性。
在医学领域，x射线检测主要用于诊断和治疗骨折、肺部疾病、肿瘤等疾病。
x射线检测可以通过影像展现出人体内部的结构和异常区域，帮助医生进行准确的诊断和治疗方案。
总的来说，x射线检测的基本原理是利用x射线通过物体时的衰减强度来检测物体内部的结构和缺陷。
这种技术已经广泛应用于生产制造、医学诊断等领域，对保障人们的生命安全和健康起到了重要的作用。
- 1 -。
射线检测的方法
射线检测是一种无损检测方法，常用于检测材料或结构内部的缺陷、不连续性或异常情况。
以下是一些常见的射线检测方法：
1. X 射线检测：X 射线检测是一种常用的射线检测方法。
它利用 X 射线的穿透能力，通过将 X 射线照射到被检测物体上，并观察透过物体的 X 射线强度变化，来检测物体内部的缺陷或不连续性。
2. γ 射线检测：γ 射线检测使用放射性同位素（如钴-60）产生的γ 射线进行检测。
与 X 射线检测类似，γ 射线检测通过观察透过物体的γ 射线强度变化来检测缺陷。
3. 中子射线检测：中子射线检测利用中子束的穿透能力来检测物体内部的缺陷。
中子束与物质相互作用时会发生散射和吸收，通过检测中子束的散射和吸收情况，可以判断物体内部是否存在缺陷。
4. 工业 CT 检测：工业 CT（Computed Tomography）检测是一种结合了射线检测和计算机断层扫描技术的方法。
它通过对物体进行多角度的 X 射线或γ 射线投影，并利用计算机重建出物体内部的三维图像，从而实现对缺陷的检测和分析。
5. 射线照相检测：射线照相检测是一种传统的射线检测方法，它通过将 X 射线或γ 射线照射到被检测物体上，然后在胶片上记录下透过物体的射线强度分布，最后通过观察胶片上的影像来检测缺陷。
这些射线检测方法在不同的应用领域中都有广泛的应用，例如航空航天、汽车制造、石油化工、电力等行业。
选择合适的射线检测方法需要考虑被检测物体的材质、尺寸、形状、检测要求等因素。
x-ray检测原理
X射线检测是一种常用的无损检测方法，用于检查物体内部的结构和缺陷。
它基于X射线的特性和与物质相互作用的原理。
X射线是一种高能电磁辐射，具有穿透性能，能够穿过物质并被不同类型的物质吸收或散射。
X射线检测的原理如下：
1.X射线产生：X射线由X射线发生器产生。
发生器中有一个阴极和一个阳极，当电流通过阴极时，产生高速电子流，这些电子与阳极碰撞，产生X射线辐射。
2.X射线穿透：X射线经过物体时，会发生吸收、散射和透射。
不同密度和厚度的物质对X射线的吸收程度不同，导致X射线在物体内部形成阴影图像。
3.探测器接收：在X射线照射物体后，通过探测器接收透过物体的X射线。
探测器可以是感光的胶片、影像增强器或数字探测器（例如数字X射线传感器）。
4.影像生成：探测器接收到的X射线信息被转换为可视化的影像。
在传统的X射线胶片摄影中，胶片上的暗部表示X射线被物体吸收的位置，亮部表示透射的位置。
在数字X射线系统中，通过将探测器接收到的信号转化为数字图像，可以实时显示或存储数字影像。
5.分析和评估：通过观察X射线图像，专业的操作人员可以检测到物体内部的结构、缺陷或异常，并进行分析和评估。
这有助于检测到裂纹、空洞、异物、疏松、缺陷或其他问题。
X射线检测具有穿透性、快速、非破坏性等优点，广泛应用于医学、工业、安全检查等领域，用于检测和评估各种物体的内部结构和质量。
1/ 1。
射线检测分类
射线检测分类
射线检测是一种非破坏性检测技术，主要用于检测材料内部的缺陷。
在射线检测中，射线穿过被检材料，然后被探测器接收，根据信号的差异判断材料中是否存在缺陷。
射线检测可以分为以下几类：
1. X射线检测：X射线是一种高能电磁波，具有很强的穿透能力，可以穿过大部分金属和非金属材料。
X射线检测常用于检测铸造件、焊接件、航空航天部件、汽车零部件等材料。
此类检测需要专业的设备和操作技能。
X射线检测具有高灵敏度和可靠性，可以检测到微小的缺陷。
2. γ射线检测：γ射线也是一种高能电磁波，和X射线一样具有很强的穿透力，但γ射线的波长比X射线更短，能量更高。
γ射线检测常用于检测较厚的工件，例如锅炉、反应堆、管道等。
在进行γ射线检测时，需要在被检测物品周围进行防护，以防止辐射危害。
3. β射线检测：β射线是一种带电粒子，比γ射线和X射线穿透力更弱。
β射线检测通常用于表面层薄的材料检测，例如涂层、钢板、底盘等。
4. 中子射线检测：中子射线穿透性比较弱，但是中子射线能够和原子核相互作用，因此具有独特的检测能力。
中子射线检测主要用于检测含水材料、塑料、橡胶等材料。
以上是射线检测的四种常见分类，每种分类都有适用的领域和检测方法。
随着技术的不断发展，射线检测技术将在更多领域得到应用，为安全生产和产品质量保障提供更好的服务。
x射线检测仪工作原理
x射线检测仪是一种用于检测物体内部结构和成分的仪器。
其
工作原理基于x射线的穿透能力和吸收能力。
具体的工作原理如下：
1. 发射x射线：x射线检测仪通过一个x射线源发射x射线。
常用的x射线源有x射线管和放射性同位素。
2. 穿透物体：发射的x射线穿过被检测物体，其中一部分x射线会被物体的内部结构和成分吸收，而另一部分则会穿透物体并到达探测器。
3. 探测器测量：探测器会测量到达的x射线强度。
常用的探测器有闪烁探测器、离子化室和半导体探测器等。
这些探测器能够将x射线转化为电信号。
4. 信号处理：探测器生成的电信号会被放大和处理，通常使用放大器、滤波器和模数转换等设备将模拟信号转换为数字信号。
5. 显示和分析：数字信号经过处理后会被送入计算机，通过计算机进行图像重建和分析。
使用不同的算法和技术，可以根据信号的强度和位置重建出物体内部的结构图像。
总的来说，x射线检测仪通过发射x射线、测量和处理探测器
生成的信号，并借助计算机进行图像重建和分析，实现对物体内部结构和成分的检测。
Vol.30No.22004-04华 东 理 工 大 学 学 报 J ournal of Eas t China University of Science and Tech nology 收稿日期:2003-05-11作者简介:张晓光(1963-),男,江苏徐州人,博士,高级工程师,研究方向为仪器仪表、测试技术、图像处理及模式识别。
文章编号:1006-3080(2004)02-0199-04X 射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别张晓光1,2*, 林家骏1(1.华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;2.中国矿业大学机电与材料工程学院,徐州221008) 摘要:根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。
试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。
关键词:射线图像;焊缝检测;图像处理;缺陷识别中图分类号:TP 391.41;TG 115.28文献标识码:AResearch of Image Processing and Defect Recognition for IndustrialRadiographic Weld InspectionZ H AN G X iao -guang1,2*, LIN J ia -jun2(1.College of Information Science and Engineering ECU ST ,Shanghai 200237,China ; 2.Mechanical &Electronic College of China University of Mining and Technology ,X uzhou 221008,China )Abstract :The algo rithm of imag e noise reduction and enha ncement is desig ned acco rding to the cha r-acteristics of w eld radiog ra phic imag e ,in the case of v arious unfav o rable factors such as bad co ntrast ratio o f w eld defects,illuminatio n asy mmetry and ma ny tex tures;the a lg o rithm for ex tracting the weld defect is designed,based o n edg e inspectio n under w eld backg round conditio n.Th ro ug h ana lyzing w eld defect fea-tures ,defect feature parameters are selected ,the fuzzy neural netw o rk model used to recog nize w eld defects is dev eloped ,and the methodolog y of co nstructing membership are introduced .From ex perim ents ,it was successful fo r imag e preprocessing and defect ex tractio n.The recog nition alg orithm could raise the recog nitio n ratio based o n fuzzy boundary patter n cla ssificatio n,which is better than classificatio n reco gni-tion m ethod fo r w eld defect recog nition .Key words :radiog ra phic im ag e;w eld inspectio n;image analysis;defect recog nition X 射线照相法探伤检测是一种工业应用十分广泛的检查方法,具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高等优点,利用检测结果可确定工件缺陷的类别、位置和大小,以此判断工件是否合格。
通常X 射线焊缝底片的评定是由有经验的专业评片人员在观片灯下进行,通过肉眼观察底片来评判焊接质量,工作量大,眼睛易受强光损伤,效率较低,检验水平受检验者主观因素的影响而不稳定。
对射线检测图像进行分析和缺陷类型识别是一个很复杂的课题,主要是大背景噪声下缺陷的检出、图像预处理、各种缺陷的特征描述、提取以及识别分类等[1～2]。
对此我们进行了一些研究,首先对焊缝射199线检测照相底片数字化,然后进行数字图像去噪和增强处理,改善图像质量。
在此基础上去除焊缝背景,分割提取缺陷并进行二值化处理。
从二值化处理后的图像提取缺陷特征值,用模糊神经网络模式识别方法实现计算机识别。
1 图像处理分析和辅助识别系统构成X 射线探伤评片过程对底片的清晰度有很高的要求,X 射线底片是负片,透过强光才能显示出影像。
扫描仪本身带有光照系统,且扫描精度最高超过2400dpi (每英寸图像的像素值),可以通过专用底片扫描仪(Mustek Pow er Pro ),使之数字化输入计算机。
图1为射线检测焊缝图像处理与辅助识别系统图。
图1 射线检测焊缝底片图像处理系统图Fig.1 System structure o f w eld defect recog nition in r adio-g ra phic nega tiv e inspectio n2 图像预处理在X 射线检测系统中,X 射线产生及照相设备、扫描仪等输入装置造成图像信号弱、信噪比低、对比度差、清晰度低,影响了根据射线图像对被检测构件进行分析和评价的效果。
为此必须对输入图像进行去噪、增强等处理。
2.1 图像去噪处理从噪声形成过程分析和实际图像观察,噪声多为分散性的白点或黑点的颗粒噪声。
降噪处理通常称为平滑或滤波,其目的在于滤除干扰,突出目标特征。
对滤波处理的要求有两条,一是使图像清晰,二是不破坏图像中的轮廓和边缘等有用信息。
其线性滤波中的中值滤波,可以较好地去除随机噪声和脉冲噪声,同时保护图像边缘。
中值滤波就是用邻域大小为(2k +1)×(2l +1)的矩形滑动窗口内中间灰度值代替窗口正中的那点灰度值,表示为:g (x ,y )=Med ki =-k x Med lj =-ly [f (x +i ,y +i )]式中,Med x 为沿水平方向取中值;M ed y 为沿垂直方向取中值。
邻域K 、L 的大小控制着滤波程度,作为去除大噪声的代价,大尺度滤波器也会导致图像细节的损失。
根据底片情况,为了既去除颗粒等高频噪声又不较大程度地引起焊缝边界的模糊,经过实验,用2次5×5中值滤波能取得较好效果。
2.2 图像增强处理X 射线图像由于图像亮度不够或非线性而引起对比区不理想,因此,必须对图像进行增强。
图像增强有很多种方法,针对信号很弱的情况可采用直方图均衡。
直方图均衡增强方法是对原图像重新标度,将原图的直方图通过变换函数为均匀的直方图,然后按均匀直方图修整原图像。
修整后的图像各灰度级具有相同的出现频数,即灰度级具有均匀的概率分布。
焊缝位置确定后,直方图均衡是针对去除背景后的焊缝内分析处理的。
图2为焊缝内直方图均衡前后对比图。
图2 焊缝内直方图均衡前后对比图Fig.2 Co nt rast fig ure befo re and after histog ra m equaliza-tio n in weld3 图像分割图像分割就是把图像划分成一些“有意义”的区域,由于射线检测底片图像中目标和背景的灰度相差很小,灰度直方图没有明显的双峰。
对于这样的图像,根据缺陷出现位置,将图像动态分成若干区域,采用局部门限技术,能较好地解决背景光强不均匀的缺陷分割问题。
3.1 判断缺陷出现的大致位置经观察发现,焊缝的列灰度值图近似于钟形分布[1～3],其垂直焊缝的某列上灰度分布曲线如图3(b )所示。
图像虽经去噪处理,但其列灰度分布曲线(某列的灰度分布简称为列灰度分布)上仍可能出现许多小的起伏,所以应对列灰度曲线进行3～4次l =7的中值光滑处理,滤除噪声起伏对判断峰值点的影响。
对处理后的列灰度曲线进行判断:当其列灰度分布曲线有一个峰值点时,认为该列没有穿过缺陷;当列灰度曲线的峰值点数多于一个时,认为该列可能穿过缺陷。
第一次扫描全图,根据列灰度曲线峰200 华 东 理 工 大 学 学 报第30卷值点的个数,判断焊缝内缺陷出现的位置,保留峰值点个数大于1的所在列,将其余部分置为白亮色,由此根据缺陷情况动态地将整图分成许多子图。
将小于3个像素宽的区域认为是由于干扰影响引起,在第二次扫描图像时置为白亮色。
图4(b )为根据上述判断方法将整图分布许多子图的图像。
图3 射线检测图像滤波后列灰度分布图Fig .3 T he r ow g ra y -scale distributio n curv e afte r being fil-itered (m =260,500)图4 按列灰度曲线峰值点分割原图成子图的图像Fig .4 T he imag e div ided into a set o f sub -g raph a cco rding to the peaks of the ro w g ray -scale distributio n curv e3.2 基于sobel 算子进行边缘检测的分割 从图4可看出,经过上述处理将图像分成了许多背景基本变化不大的小区域。
为防止在进行边缘检测时出现间断现象,在确定的缺陷区间两边各外扩2个像素作为有缺陷区域。
边缘是由灰度值变化比较剧烈的像素构成的。
在一幅图像中的均匀区域,相邻像素间的灰度值应相差不大,边缘强度较弱,一阶导数趋于0;当处在边缘位置,相邻像素的灰度值有显著不同,目标边缘的强度大,一阶导数较大,当梯度大于一个阈值时,即为边缘点。
通过试验发现,sobel 算子对焊缝图像有较好的边缘检测作用。
