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1、 中北大学毕业设计开题报告学 生 姓 名：xxx学 号：xxxxxxxx系 别：xxxxxxxxxxx专 业：电子信息科学与技术设计(论文)题目：基于X射线的轮毂缺陷检测系统设计指导教师:xxx2xxx年 3 月 28日毕 业 设 计 开 题 报 告1结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文 献 综 述一、课题的背景、目的和意义 铝合金轮毂最早出现在1923年，但是真正形成大规模生产是在80年代，我国在80年代中期开始从国外引进铝合金轮毂生产线，铝合金轮毂重量轻、造型优美，同时，散热性能好，增强了轮胎使用寿命以及具有更好的运动学和动力学性能，因此它轿车领域广泛使
2、用。铝合金轮毂制造工艺有多种方法，但都不能保证每件产品内部都没有缺陷，而这种内部缺陷仅凭“肉眼”不能发现，检查时又不允许损坏工件，这就用到了无损检测技术。无损检测技术在产品质量控制中起着重要的作用。X射线检测是无损检测技术中最重要的方法之一，它也是轮毂内部缺陷检测的主要方法。虽然轮毂X射线检测已经由以前的底片形式转为现在的数字化图像形式，但是对X射线数字图像的检查，仍然主要由人工来完成，不仅工作量大，而且易受到检测人员主观因素的影响，从而不能够保证检测的效率和准确度。随着生产过程的自动化程度不断提高，人工检测越来越不能满足当今工业领域的要求。近年来迅速发展的图像处理和模式识别技术被越来越多地应
3、用到X射线无损检测中来，并且在很多应用领域取得了较大的成功。基于图像处理和模式识别的缺陷自动检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，易于实现信息集成，满足数字化、自动化生产的要求。然而，目前的自动检测方法在对产品结构复杂、(射线)光照环境不稳定、图像噪声过大、缺陷种类多样的产品，如汽车轮毂的缺陷检测上存在着很大的障碍，显得无能为力。 针对现有缺陷自动检测方法只能适应简单对象和检测场合的现状，课题组研究新的缺陷自动检测方法，使新方法能够满足缺陷检测越来越高的要求，实现对产品结构复杂、(射线)光照环境不稳定、图像噪声过大、缺陷种类多样的产品的自动检测。汽车轮毂是这一类复杂检测对象的典型产品
4、，在国内，目前大多采用X射线系统得到轮毂的内部缺陷数字图像，然后对图像进行人工的缺陷识别。因此课题组结合汽车轮毂的缺陷检测，通过在汽车轮毂缺陷检测方面的研究和验证，对复杂检测对象的缺陷自动检测新方法进行检验，为进一步研究具有广适应性的缺陷自动检测方法打好结实的理论和实践。2、 本课题国内外研究现状图像处理技术的不断发展并趋于成熟，使其逐渐向检测和控制的各个领域普及。作为计算机视觉技术的重要组成部分，工业图像检测技术以其具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富、成本相对低廉等优点，近年来得到了快速的发展，已经广泛应用于各种实时、在线的精密测量和检测，尤其是工业生产流水线上的产品和原料的机械位置
5、、几何尺寸、表面和内部缺陷等参数的在线自动检测。Fraunhofer研究所在1990年开发了一个射线自动检测系统Intelligent System for Automated Radioscopic testing （ISAR），检测用COMbined MEDian滤波器辅助进行。系统首先要识别铸件部位，然后进行针对该部位的相应检测。当待检测的铸件部位被识别时，X射线的参数、检测方法、以及检测装置的转动都将被选择确定。该方法不需要标准模板，能够区分出铸件结构与缺陷。Kehoe和Parker在1992年提出了一种智能的、基于知识的铸件缺陷检测方法，他们用一个图像处理机和专家系统来自动识别铸件缺
6、陷的类型。首先，通过自适应阈值二值化方法将缺陷分割成小块，然后通过膨胀和细化来融合这些小块，提取出融合区域的几何特征。最后用一个专家系统对这个区域进行分类。该方法能检测出人工无法发现的缺陷，其困难在于构建包含所有缺陷的知识库。德国的HStrecker针对在X射线投影图像中可见的缺陷(大多为缩孔)的自动识别和分类，研究了一种结合了局部特征算子和灵活的图像匹配技术的方法。将检测得到的灰度图像用经验决定的局部特征算子转换为二值图像，这种算子对缺陷比较敏感，而对常规物体结构如边缘、转角不太敏感。作者实现了铝铸件缩孔的识别。近几年，我国的学者也对无模板图像法进行了一些研究，李小俚等将小波分析法应用到轮毂
7、铸件缺陷检测中来，黄茜等对铸件的标准缺陷进行了分析，给出了关键铸件缺陷类型的分析方法。对于轻合金轮毂质量检测而言，任何一种方法都不能与X射线无损检测相比。由于其迥异的横断面铸造结构，及复杂的几何形状，X射线实时检测成为保证轻合金轮毂铸造质量的唯一选择。YXLON 最新开发的MU231系统，可以胜任从4Jx12” 到12Jx19”轮毂的所有检测工作。参考文献： 1王敏.工业用X-CT检测技术J传动技术，2007，(3)：2729 2刘明利，谢晋，于革刚等汽车铝合金轮毂的在线无损检测J无损探伤,2002，2：4143 3吴义，王向东，沐志成.无损检测学M北京：机械工业出版社，1986：1014.
8、4曾祥照无损检测新技术X射线数字成像研究与应用J压力容器1997，6：3746 5无损检测学会编射线检测(第三版)M北京：机械工业出版社,2003：169171 6(日)石井勇五郎著无损检测学M吴义等译北京：机械工业出版社，1986：6970 7强天鹏，李衍，顾阎如等.射线检测M北京：机械工业出版社，1998：2021 8程耀瑜，韩焱等基于射线像增强器和视频相机的数字成像检测系统的研制J华北工学院测试技术学报,200l，15(4)；209213 9赵鹏,程耀瑜浮雕技术在汽车铝轮毂X射线实时探伤系统中的应用J无损探伤2006(3) 10MPursehkeIQI-sensitivity and a
9、pplications of flat panel detectors and X-rayimage intensifiers-a comparisonInsight，2002，44(10)：628-630 11(英)RHalmshawIndustrial Radiology：Theory and PracticeNew Jersey：Applied Science Pulmshers LTD.1982：35l354 12冈萨雷斯数字图像处理(第二版)M北京：电子工业出版社,2006：24 13刘富强，钱建生，曹国清等多媒体图像技术及应用M北京：人民邮电出版社，2000：1216. 14王培珍
10、，陈维南基于二维阈值与FCM相混合的图像快速分割方法J.中国图像图形学报，1998(3)：735738 15Mery DSimulation of defects in alumininm castings using CAD models of flaws and real X-rayimagesInsight 47(2005)618624毕 业 设 计 开 题 报 告本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：一、研究内容和采用的研究手段1.研究内容 本论文主要研究搭建X射线图像实时采集系统，进行X射线图像的采集、处理并进行缺陷提取的方法，完成相关软件系统的开发，在VC+平台上实现
11、。着重研究轮毂(内部)缺陷自动检测方法。研究基于山峰定位和数学形态学的缺陷目标区域提取、基于缺陷小块与目标区域边缘检测的种子填充法、基于递进的模糊模式识别方法，开发相应的轮毂缺陷检测系统，并通过实验进行验证。具体的研究内容有： （1）研究基于山峰定位与数学形态学的缺陷目标区域提取方法 （2）实现基于递进的轮毂缺陷模糊模式识别 （3）开发汽车轮毂缺陷自动检测系统并进行实验验证2.采用的研究手段 铝合金铸造汽车轮毂生产厂基本上都是采用工业X射线实时成像检测系统。与其它检测技术一样，X射线实时成像检测技术需要一套设备(硬件与软件)作为支撑，构成一个完整的检测系统，简称X射线实时成像系统。X射线实时成
12、像系统使用X射线源或加速器等作为射线源，X射线透过被检测物体后衰减，由射线接收/转换装置接收并转换成模拟信号或数字信号，利用半导体传感技术、计算机图像处理技术和信息处理技术，将检测图像直接显示在显示器屏幕上，应用计算机程序进行评定，然后将图像数据保存到储存介质上。目前已经应用的X射线实时成像检测系统有多种类型，如X射线荧光检验系统，图像增强器射线实时成像检验系统、成像板射线实时成像检验系统和线阵列射线实时成像检验系统等。各种射线实时成像检验系统的基本构成部分是：射线源、机械装置、射线转换器(含A/D)、图像处理部分、图像显示与存储部分、控制部分。基于X射线图像增强器的和CCD相机成像系统根据设
13、计要求X射线轮毂缺陷检测系统的结构框图如下。X射线源 轮毂计算机图像采集和处理系统图1 X射线缺陷自动检测系统如图1所示为轮毂x射线检测系统。它分为硬件和软件两个部分，硬件部分主要由X射线发射装置、图像增强器、CCD相机、控制装置等硬件设施构成。X射线源穿透汽车轮毂被增强器接收，将不可见的X射线检测信号转换为光学图像，由CCD相机采集后进入计算机进行处理。软件部分主要由图像处理和缺陷识别两个部分组成。狭义的轮毂缺陷检测系统仅仅指软件系统。本文研究的内容即为狭义的轮毂缺陷检测系统，包括在获得轮毂X射线图像后的图像处理和缺陷识别部分。（1）图像采集图像采集是指摄像机摄取图像增强器的光学图像转换为视
14、频信号，传送至图像采集卡进行数字化，形成数字图像数据，供计算机进行处理和保存的过程。图像采集有两个指标即灰度等级和采集分辨率。 图像采集器一般使用8Bit的A/D转换器，图像的灰度为 256 等级；选择较高的采集分辨率可有效地提高图像的分辨力和清晰度。采集分辨率应不低于768576线。本论文的图像采集主要是基于CCD相机和采集卡的软件开发。（2）图像的预处理图像处理实质是提取图像中的特征量或特殊信息，供计算机进行分析和识别，并对图像的灰度进行变换，达到优化图像质量的目的。常用的处理方法有图像降噪、灰度增强、边缘锐化等。a、图像降噪处理图像在采集时不可避免地伴有随机噪声，影响图像质量。从噪声形成
15、过程分析和实际图像观察,噪声多为分散性的白点或黑点的颗粒噪声。降噪处理通常称为平滑或滤波,其目的在于滤除干扰,突出目标特征。消除噪声有效方法是连续帧叠加，只要叠加的帧数足够多，理论上可以将时间噪声完全过滤掉。为了减少去干扰引起的视觉失真，可以采用中值滤波，以便更好地去除噪声干扰。为了防止效果问题，备用了几种非线性方法（中值滤波）：N*N中值滤波器；十字形中值滤波器；N*N最大值滤波器；自适应中值滤波等。b、图像增强处理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的图像处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更合适。一般来说,图像增强技术可用来处理图像对比度低、灰度分布不均或椒盐噪声、量子起伏噪声等等。在图像增强技术中,常用点处理技术,如灰度反转、灰度拉伸、按函数要求的直方图修正等。另外,还通过参考某像素邻域的灰度来校正该像素的灰度。（3）图像分割图像分割的目的是把图像划分成一些有意义的区域。可以以逐个像
