[发明专利]一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统

摘要

本发明公开了一种X射线焊接接头缺陷分割方法及其分割系统。所述方法包括以下步骤：获取焊接接头的X射线图像；在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；对所述轮廓的活动轮廓模型引入梯度力和约束力进行多次迭代轮廓演变，优化梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k，得到最优的约束力和梯度力，根据所述最优的约束力和梯度力得到最优的轮廓；最终迭代获得的轮廓即为焊接接头缺陷的分割结果。本发明可以较为准确的提取焊接接头中的缺陷，为焊接接头缺陷的X射线检测提供了有效的辅助，将这种方法运用于焊接接头的自动X射线检测，在检测效率、经济性、客观性等方面具有一定的优越性。

主权项

1.一种X射线焊接接头缺陷分割方法，其包括以下步骤：获取焊接接头的X射线图像；在所述X射线图像的目标特征外部设置一个轮廓；对所述轮廓的活动轮廓模型引入一个约束力和一个梯度力进行多次迭代轮廓演变，最终迭代获得的轮廓即为焊接接头缺陷的分割结果；其特征在于：优化梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k，得到最优的约束力和梯度力，从而得到最优的轮廓；所述活动轮廓模型中梯度力权值k_G和约束力的法向力权值k的优化方法包括以下步骤：步骤一、将法向力权值k和梯度力权值k_G组合在一起进行二进制编码并作为抗体，编码长度为L；步骤二、根据二进制编码的0、1特征，随机产生编码长度均为L的r个抗体作为初始抗体种群，从中随机选择m个抗体作为记忆库，r、m均为正整数，且r＞m；步骤三、计算每个抗体和相应抗原的亲和度，抗原指与相应抗体相对应的能量泛函；步骤四、按照亲和度的大小降序排列，选出亲和度最高的前m个抗体并更新所述记忆库；步骤五、判断记忆库的更新次数是否等于预定的次数；如果等于，则将所述记忆库中亲和度最高的抗体作为最优抗体，由此获得最优化的法向力权值k和梯度力权值k_G；否则，进入步骤六；步骤六、利用给定的交叉概率P_c，使所述记忆库中亲和度最高的抗体同所述记忆库中的其他抗体进行交叉，得到更新后的抗体种群；步骤七、对更新后的抗体种群中的抗体，根据周期变异率P_m进行抗体变异，返回步骤三，且在步骤三中只计算抗体变异后的抗体种群中的每个抗体和相应抗原的亲和度；其中，步骤三中的能量泛函表征X射线图像中需要焊接接头缺陷分割的活动轮廓模型v(s)的能量函数，采用活动轮廓模型的能量函数E_snake表示：其中，E_int(v(s))代表X射线图像中活动轮廓模型的内部能量，决定所述活动轮廓模型的自然变化；E_image(v(s))表示所述X射线图像中得到的所述梯度力，引导所述活动轮廓模型选择低层次的特征；E_con(v(s))代表外部的所述约束力，给出高层次信息控制所述活动轮廓模型的演变；v(s)＝[x(s),y(s)]，s∈[0,1]，x(s)为轮廓v(s)的x轴坐标的集合，y(s)为轮廓v(s)的y轴坐标的集合；引入约束力和梯度力后的轮廓v(s)的迭代求解公式为其中，如果初始轮廓v₀(s)是由N个点构成，那么A是一个N×N的系数矩阵，I_d是N×N的单位矩阵；γ是控制收敛的标量；x_t，y_t是迭代次数t时N个点中相应点的坐标，P(x,y)是边缘图，▽是梯度算子；▽P_x(x_t‑1,y_t‑1)和▽P_y(x_t‑1,y_t‑1)分别表示x轴和y轴方向上边缘强度的一阶微分；在x轴和y轴方向的法向量模型N_x和N_y分别由下面公式给出：