基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

� � 由 于受 到生 产工 艺和 生产 设备的 限制 � 工业生 产 铸造 出 来 的 设 备 铸 件 常 包 含 如 气 孔 � 疏 松 等 缺 陷 � 这 些缺 陷会 影响 设备 铸件 的性能 � 甚至会 危及
� 1 2 铁 路运 输的 安 全 � � 因 此 提 取 设 备 铸 件 的缺 陷 具
�� 能存 在 于 亮 背 景 区 域 中 � OT SU 阈 值 分 割 6 是 一
有 非常 重要 的意 义 � 针对 铁路 货车 铸件 DR 图 像人 工 评片 传 统 方 法 的 抗 疲 劳 性 差 等 不 足 � 文 献 � 3� 研 究了 基于 计算 机辅 助的 铸件 缺陷提 取方 法 � 针对 铁 路货 车铸 件 D R 图 像 数 据 量 大 �缺 陷 边 缘 模 糊 � 噪 声多 以及 背 景亮 度 不 均 匀 等 特点 � 文 献 � 4� 研 究 了 基于 CV 模 型 的 DR 图 像分 割 的 铸 件 缺 陷 提 取 方法 � 该 方法 通过 人机 交互 � 能 准确 有效地 提取 出 铸件 薄壁 区域 的缺 陷 � 由于 整体 铸件 的 D R 图像 同 时存 在强 边缘 ( 如 铸件 外边 缘 � 铸件 厚壁区 域与 薄 壁区 域的 分界 线等 ) 和 弱边 缘 ( 如铸 件内部 缺陷 �但 C 边 缘) V 模 型的 演化 曲线 往 往 只能 收 敛 到强 边 缘 � 而不 能 提 取 出 铸 件 的 内 部 缺 陷 � 文 献 � 5� 采用L B F 模 型粗 分 割出 铸 件 薄壁 区 域 � 再 采 用 C V 模 型提 取 出 铸 件 薄 壁 区 域 中 的 缺 陷 � 但 其 计 算 速 度较 慢 � 且对 背景 亮度 相差 较大的 薄壁 区域 处理 效 果 不 够 理 想 � 因 此� 本 文 针 对 上 述 问 题� 采 用
0 1 1 0 1 3 0� 修 订 日 期 �2 0 1 1 0 6 2 1 � 收 稿 日 期 �2 6 0 9 7 2 1 0 4) �基金项目�国家自然科学基金资助项目 ( � 男 � 四 川 郫县 人 � 教 授 � 博 士 生 导 师 � 博 士 � �作者简介�曾理 ( 1 9 5 9- )
V o l . 3 3 N o 1 2� ��
基 于
D R图
像 多 重 快 速 分 割 的 铁 路 货 车
铸 件 缺 陷 提 取 方法
2� 2� 曾 � 理1� 洪达平1� 刘玲慧2
( 1.重庆大学 数学与统计学院 �重庆 �4 0 1 3 3 1� 2.重庆大学 光电 技术及系统教育部重点实验室I C T 研究中 心 �重庆 �4 0 0 0 4 4) ) 图像数据量大 � 背景亮度不均 匀以及对 D �� 摘 � 要 � 针对铁路货 车铸件 D R( D i g i � a l � R a d i o g � a p h � R 图像中铸 件薄壁区域的缺 陷提取效果不理想和基于 C V 模型的分割 方法存在 计算量 大的问 题 � 研究基 于 D R 图 像多重快 速分割的铸件缺 陷提取方法 � 先利用 O T S U 双阈值分割算 法对铸 件 D R 图像 进行分割 � 然后应 用区域 生长技术 得到铸件薄壁区 域的图像 � 对该图像进行剥皮和归一化线性 灰度拉伸处 理后 � 再次利 用 OT S U 双阈值 分割算法 和区域生长技术 对图像进行分割 � 从中提取出含有和可 能含有 铸件缺 陷的局部 图像 � 对 可能含 有铸件 缺陷的亮 背景区域图像用 CV 模型再次进行分割 � 最终提取出所有铸件缺陷的图像 � �� 关键词 � 铁路货车 � 铸件缺陷 �图像识 别 � C V 模型 �O T S U 阈值分割 �� 中图分类号 �U 2 7 0 . 7�U 2 7 9 . 3 2 3�T P 3 9 1 . 4 1�� 文献标识码 �A� �1 � � � � 0 . 3 9 6 9 . i � � n . 1 0 0 1 4 6 3 2 . 2 0 1 2 . 0 1 . 1 6 j -
OT S U 双 阈值 分 割 算 法 � 进 行 铸 件 缺 陷 的 快 速 提 取方 法的 研究 �
1 R 图像多重快速分割方法 �D
� � 铁 路 货 车 摇 枕 铸 件 DR 图 像 包 含 3 部 分 的 信 � 铸件 厚壁 区域 ( 息 � 空气 ( 白 色区 域 ) 黑 色区 域 ) 和铸 件薄 壁区 域 ( 浅灰 色 区 域 ) � 由 于铸 件 厚 度 的 不均 � 导 致铸 件薄 壁区 域的 背景 亮度 相差较 大 � 造 成有 的缺 陷可 能存 在于 暗背 景区 域中 � 有 的缺陷 可
第3 第1期 �� �� �� �� � 中 国 铁 道 科 学 � 3卷 � 2 0 1 2 年 1 月 �� �� �� �� �CH I NA� RA I LWAY S C I E NC E �� � � �
文章编号 �1 0 0 1 4 6 3 2� 2 0 1 2�0 1 0 1 0 3 0 5 -
中 � 国 � 铁 � 道 � 科 � 学 ������������������ 第 3 3卷
种很 好 的 自 适 应 阈 值 的 分 割 方 法 � 可 以 推 广 到 OT S U 双 阈 值 分 割 方 法 �O T S U 双阈值分割 方法 可快 速 自 适 应 地 将 图 像 分 割 成 3 个 灰 度 不 同 的 部分 �
�� CV 模型 7 是 一 种 基 于简 化 的 M � m f o � d S h a h -
模型 和水 平集 方法 的图 像分 割模 型 � 其主 要思想 是 假设 图像 由 2 个同 质的 区域 组成 � 并 定义 一个能 量 函数 � 通 过极 小化 该能 量函 数来 寻 求 将图 像 分 为 2 个同 质区 域的 封闭 轮廓 曲线 �C V 模 型定 义的能 量 -
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7� 函 数为 �