Page 42 - 无损检测2025年第二期

成志飞，等：

基于传统图像处理的焊缝射线图像缺陷识别方法

息筛选出的气孔缺陷掩膜，图16（b）为根据掩膜得
到的气孔缺陷识别结果。
3.7 验证效果
更多的气孔缺陷图像的检测效果如图17所示。
通过测试，气孔缺陷识别准确率达100%。 图 16 筛选后的气孔缺陷掩膜及气孔缺陷识别结果

图 17 不同气孔缺陷图像的检测效果
4 结语 设计及实现[D]. 成都：西南交通大学，2009．
[6] 张颖. 对粘连细胞图像的计数及分割研究[D]. 南京：南
针对焊缝的射线图像，设计了一种气孔缺陷 京理工大学，2009．
检测方法，采用了高斯滤波、形态学操作、边缘检 [7] 龙群芳，张东. 一种基于KNN纹理分类的超声图像自
测、轮廓拟合及一些后处理方法，提取了感兴趣区 动分割方法[J]. 科技通报，2016，32（7）：138-142．
域，然后采用对比度拉伸、灰度值补偿、双边滤波、 [8] 杜琨，王明泉，张卫贞，等. 基于数学形态学BGA焊
自适应阈值二值化等方法对气孔缺陷进行识别。 点分割和提取的改进方法[J]. 核电子学与探测技术，
试验结果表明，所提方法提高了缺陷图像识别的 2009，29（5）：981-984．
[9] 罗文俊，黄培灿，杨悦，等. 基于机器视觉的湖面垃圾
稳定性和准确性，同时也为处于明暗不均环境的
识别算法设计[J]. 工业控制计算机，2021，34（1）：77-
射线图像中的小尺寸近圆形等类似目标的检测提
78，127．
供了有效思路。 [10] 沈德海，张龙昌，鄂旭.一种Sobel算子的抗噪型边缘检

参考文献： 测算法[J]. 信息技术，2015（5）：81-84.
[11] 王立伟，张凤生，张晓会. 一种改进Canny算子在织物
[1] 胡帅邦. 基于EPICS的核燃料芯块检测装置控制系统 疵点检测中的应用[J]. 青岛大学学报 （自然科学版），
设计与开发[D]. 郑州：郑州大学，2022. 2016，29（1）：75-79．
[2] 胡巍，刘志，孙广玲，等.基于频域特征的焊缝X射线图 [12] 周敬瑜. 中压蒸汽管道焊接质量统计分析及建议[J]. 齐
像缺陷检测[J]. 工业控制计算机，2017，30（10）：78-79. 鲁石油化工，2006，34（3）：313-317．
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究[D]. 太原：中北大学，2023． 识别技术的研究[J]. 安徽化工，2020，46（3）：25-29，33．
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测研究[J]. 制造技术与机床，2023（4）：126-131． GPR图像去噪[J]. 兰州理工大学学报，2022，48（1）：
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2025 年 第 47 卷 第 2 期
无损检测