[发明专利]一种工业射线底片图像焊道区域智能定位方法

权利要求书

1.一种工业射线底片图像焊道区域智能定位方法，其特征在于，首先利用传统图像滤波方式使工业射线底片的焊道熔合线显著化，然后利用深度学习技术实现焊道的定位，最后根据检测结果进行校正，通过后处理环节使检测结果与真实焊道有更高的拟合度，具体包括如下步骤：

步骤一：依据光电技术和数字处理技术将焊缝信息转换成数字信号，由X射线扫描得到原始管道焊缝图像；

步骤二：对原始管道焊缝图像数据进行裁剪，通过图像滤波处理使工业射线底片焊道熔合线显著化；

步骤三：对处理后的工业射线底片数据进行标注制作训练数据集，利用深度神经网络训练焊道定位模型；

步骤四：利用训练好的模型完成对焊道的定位测试及校正处理。

2.根据权利要求1所述的工业射线底片图像焊道区域智能定位方法，其特征在于，步骤二中所述的通过图像滤波处理使工业射线底片焊道熔合线显著化具体包括如下步骤：

(1)工业射线底片的长宽比约为25:1，而神经网络的输入图像比例应约等于1:1，因此需将工业射线底片进行裁剪，为了避免部分底片信息丢失，采用首尾交叠的方式对底片进行裁剪，首尾交叠比例为α；

(2)对裁剪后的底片图像I进行像素级的滤波处理，将当前点I(i,j)的像素值与距离尺度为FG的点I(i+FG,j-FG)像素值作差得到梯度图像G(i,j)，按照公式一对底片进行滤波处理：

G(i,j)＝I(i,j)-I(i+FG,j-FG) (公式一)

(3)利用像素值偏移系数FQ对梯度图像G(i,j)做像素校正，得到校正图像H(i,j)：

H(i,j)＝G(i,j)+FQ (公式二)

(4)再通过灰度系数FB调整校正后的图像H(i,j)整体灰雾度，得到最终滤波图像F(i,j)：

F(i,j)＝H(i,j)+FB (公式三)

(5)由于图像中距离尺度为FG的两像素点之间RGB值比较接近，在通过滤波算法处理之后图像F(i,j)中只有尺度FG区域内RGB值差异较大的部分会得到显著性结果，其他平滑区域的像素值都接近FQ*FB左右，满足将工业射线底片焊道熔合线显著化的需求。