焊接是现代工业的基础,焊接设备在制造和使用过程中易产生缺陷,焊缝的质量对设备的安全使用起着至关重要的作用,因而焊缝的定期检验是保证设备安全运行的重要措施之一。目前国内外应用于焊缝检测的方法有:射线、超声、磁记忆等,与上述方法相比较,用漏磁检测技术对焊缝缺陷进行检测时,由于该项技术对铁磁性材质焊接结构中易出现的裂纹、气孔等缺陷较为敏感,因而漏磁法在研究成本和分析的准确度上有其他方法不可比拟的优势。漏磁法检测焊缝缺陷具备技术上的可行性,但存在两个关键技术问题:一是焊缝的结构特点,传统的磁化方向与行进方向平行的检测系统模式不再适用;二是漏磁法检测焊缝缺陷时,焊缝本身外形轮廓产生的漏磁信号与缺陷信号的叠加,导致了传统信号处理思想对焊缝缺陷的检测识别工作存在一定的局限性。本文以解决上述实际工程问题为出发点,开发了一套对接焊缝漏磁检测系统,并借助图像处理技术实现焊缝缺陷的可视化识别。本文根据对接焊缝漏磁检测原理,采用有限元数值模拟与实验研究相结合的方法,设计了磁化方向与行进方向垂直的新型焊缝漏磁检测系统,对焊缝缺陷特征、焊缝相关结构与漏磁场空间分布之间的关系进行了定性与定量分析。采用灰度级线性变换的方法将采集的焊缝两类典型缺陷(矩形槽和圆柱体,其中矩形槽缺陷用来代表线性面积型缺陷裂纹、圆柱体缺陷用来代表体积型缺陷气孔和腐蚀坑)漏磁信号垂直分量转换成对应的灰度值,生成灰度图像,该灰度图像可直观显示出焊缝和缺陷信息。以上述焊缝缺陷漏磁检测图像为例,分析了焊缝缺陷漏磁图像的统计特性。在此基础上,从描述图像的主要特征色度、纹理、形状来研究焊缝缺陷漏磁图像。通过灰度级-彩色变换方法将生成的灰度图像转换成伪彩色图像,增强了焊缝缺陷特征信息的视觉效果;采用灰度-梯度共生矩阵提取焊缝和焊缝两类典型缺陷漏磁图像的纹理特征量,借助层次聚类选取评述焊缝缺陷漏磁图像的上述特征量,运用k-均值聚类方法分析这些特征量,并将聚类结果以可视化图显示,实现了焊缝和缺陷、缺陷之间的分类识别;针对影响焊缝机械性能的主要缺陷裂纹,从数学形态学的基本理论和算法出发,结合焊缝不同位置裂纹漏磁图像的特点,通过直方图均衡、OTSU法二值化、形态学去除小物体、形态学边缘检测算子的组合,构造了一种适应于焊缝裂纹缺陷漏磁图像的边缘检测算法,提取了焊缝裂纹的形状特征。根据边缘检测结果,相比于经典的边缘检测算法,所构造的算法在焊缝裂纹图像边缘检测中具有检测精度高的特点,结果实现了焊缝不同位置分布裂纹缺陷的可视化识别。