[发明专利]一种渐变背景的数字X射线图像缺陷自动识别方法

摘要

本发明涉及一种渐变背景的数字X射线图像缺陷自动识别方法，通过数字X射线成像对被检工件和阶梯形对比试块进行扫描，选取对比试块DR图像中不同穿透厚度的阶梯所在区域图像，计算不同穿透厚度下对应的图像灰度值均值、标准偏差和量子噪声的概率密度函数；并使用被检工件的DR图像中检测区域，计算任一点的局部区域内的噪声理论概论密度函数与噪声实际概率密度函数，将两者之间差的绝对值之和替代该点的数值，形成新的图像；使用相同的方法，实现检测区域内所有点的数值替换，形成被检工件新的检测图像；采用阈值分割方法被检工件新的检测图像进行自动检测。该方法降低了噪声对小缺陷的干扰，能自动识别出小缺陷，识别准确精度高。

主权项

1.一种渐变背景的数字X射线图像缺陷自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、通过机械加工手段制造出与被检工件材质一致的阶梯形对比试块，且该对比试块的每个阶梯厚度呈逐渐变化，其中，该对比试块的最大厚度大于等于被检工件的最大厚度，最小厚度小于等于被检工件的最小厚度；步骤2、采用数字X射线成像工艺对步骤1中的对比试块和被检工件进行扫描，获取对比试块和被检工件的DR图像；步骤3、在对比试块的DR图像中，选取对比试块不同穿透厚度的阶梯所在区域图像，统计该区域内的量子噪声分布，并进行高斯拟合，计算不同穿透厚度下对应的图像灰度值均值和标准偏差，建立穿透厚度与灰度值均值的关系曲线以及穿透厚度与标准偏差的关系曲线；并根据穿透厚度与标准偏差的关系曲线，得到量子噪声的概率密度函数；步骤4、已知被检工件的检测区域，获取该检测区域的厚度分布函数和被检工件的DR图像中该区域的灰度值分布函数，使用该区域的厚度分布函数对该区域内的图像灰度值分布函数进行厚度校正，获得校正后的灰度值分布函数；步骤5、对于被检工件的DR图像中检测区域的任一点，在以该点为中心的局部区域内，利用步骤3中的量子噪声的概率密度函数计算该局部区域内的噪声理论概率密度函数，并利用步骤4中校正后的灰度值分布函数计算噪声实际概率密度函数，且计算该区域内噪声理论概论密度函数与噪声实际概率密度函数之间差的绝对值之和，并将该差的绝对值之和替代被检工件DR图像中中心点的数值，形成新的图像；步骤6、采用与步骤5中相同的方法，将被检工件检测区域图像中的所有点，分别计算以任一点为中心的局部区域内噪声理论概率密度函数和噪声实际概率密度函数之间差的绝对值之和，且分别将以每个点为中心计算得到的差的绝对值之和替代对应中心点的数值，形成被检工件新的检测图像；步骤7、采用阈值分割方法对步骤6中被检工件新的检测图像进行自动检测，识别出检测图像中的缺陷。