小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接处理与检测技术

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为有效检测小型管件表面的典型缺陷,提高小型管件制造表面陷检测效率。本文以“小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接处理与检测技术”为题,重点研究基于荧光渗透法的图像配准、图像融合、语义分割技术,开发小型管件制造表面缺陷检测试验装置,实现图像拼接、缺陷定位、缺陷识别、缺陷等级评定等功能,这对于促进管件制造表面缺陷检测的自动化、无人化、智能化水平,具有重要的实际意义和学术价值。研究工作得到广东省特种设备检测研究院2019年度科技项目(2020CY14)资助。论文从小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接方法、渗透检测方法等方面,分析国内外相关内容研究进展,确定论文研究内容,具体工作包括:(1)小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接与检测技术框架设计。分析基于小型管件制造表面缺陷荧光自动渗透检测总体需求,开展小型管件制造表面缺陷荧光渗透检测机理研究,分析指出小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接与检测的实现必须解决基于单应性变换的荧光渗透图像拼接配准技术、基于特征提取的荧光渗透图像拼接融合技术、基于深度学习小型管件制造表面缺陷评价装置实现等多项关键技术。(2)基于侧表面展开改进单应性变换荧光渗透图像拼接配准方法。在经典单应性变换图像拼接配准方法局限性基础上,分析不同角度下小型管件荧光渗透图像配准流程,研究小型管件表面展开模型对该过程影响,利用改进基于单应性变换荧光渗透图像拼接配准方法,对不同角度下小型管件荧光渗透图像进行拼接配准实验。(3)基于特征提取小型管件荧光渗透图像拼接融合方法。引入基于特征提取的荧光渗透图像拼接融合方法,分析各角度荧光渗透图片亮度特征分布规律,调整亮度指标离群成分,改善荧光渗透图像融合效果,并综合评价荧光渗透图像拼接融合质量。(4)基于深度学习小型管件制造表面缺陷评价与实验。研究基于深度学习小型管件制造表面缺陷评价技术,利用深度学习卷积网络提取图像特征,计算损失函数,确定像素坐标及其掩膜尺寸,并评价其质量等级。搭建小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接与检测试验装置,制作小型管件制造表面缺陷荧光渗透图像拼接与检测软件,并进行效果实验。结果表明,基于深度学习小型管件制造表面缺陷检测技术及其试验装置具有效性、可行性。
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