發(fā)布時間：2018-06-01 19:45

  本文選題：注意機制 + 射線圖像�。� 參考：《重慶理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,X射線數(shù)字圖像的計算機自動識別是射線檢測領域的研究熱點。從工件的X射線檢測圖像自動提取出其缺陷信息,傳統(tǒng)圖像識別方法均以孤立圖像為研究對象進行靜態(tài)圖像處理和分析,自動獲取被測試件的缺陷,這樣導致了可靠性以及實時性不高等現(xiàn)實問題。機器視覺是人工智能領域一個十分活躍的分支,人眼視覺在面對復雜的環(huán)境時可以快速地將本人的注意力聚集在一些顯著性高的的目標上,而后對這些目標進行優(yōu)先處理。本文將人眼視覺選擇注意機制引入到X射線圖像目標檢測中,提出一種動態(tài)的基于人眼視覺機制的X射線數(shù)字圖像自動識別新方法。該方法在圖像的運動序列中對缺陷進行實時提取和動態(tài)跟蹤,利用人眼視覺注意機制模型等圖像處理方法在每幅圖像中分離出潛在缺陷,保證提取出全部真缺陷而不必考慮偽缺陷的數(shù)量,并將此方法應用于工業(yè)檢測機器人在線檢測過程中,有很大的現(xiàn)實意義。本文主要分為缺陷識別與提取、缺陷匹配與定位、系統(tǒng)整體設計三個部分:(1)通過模擬視覺注意機制,以區(qū)域或者行(列)分割為手段,提出了基于視覺注意機制且利用中心-周邊算子的鑄件射線圖像缺陷檢測模型以及其實現(xiàn)方法,避免了傳統(tǒng)Itti方法存在的問題,減少了無關區(qū)域對核心區(qū)域的干擾以及數(shù)據(jù)處理量,達到順利選擇出射線圖像中應該被關注的重點區(qū)域的目的,為后續(xù)缺陷提取打下基礎。(2)分析總結了Harris角點提取和SIFT特征點提取的原理及一般流程,之后通過介紹RANSAC方法的原理及優(yōu)點,優(yōu)化了匹配過程中偽缺陷的問題,進一步保證了缺陷匹配的準確性。在此基礎上,提出了基于Harris-SIFT的缺陷匹配方法。通過將(1)中選擇的區(qū)域以及(2)中匹配成功的缺陷綜合對比后,得到鑄件中缺陷的真實位置,而后利用平移視差法定位鑄件缺陷在空間中的具體坐標。(3)提出了基于支持向量機的鑄件缺陷分類方法,構建了分類的神經(jīng)網(wǎng)絡,計算了其中的關鍵參數(shù)。(4)針對工業(yè)應用情況,初步設計了一套檢測系統(tǒng),包括系統(tǒng)整體的流程設計、機器人設計、相關軟件的設計等。
[Abstract]:At present, the computer automatic recognition of X-ray digital image is a hot spot in the field of ray detection. The defect information is extracted automatically from the X-ray image of the workpiece. The traditional image recognition method takes the isolated image as the research object for static image processing and analysis, and automatically acquires the defect of the tested piece. This led to reliability and low real-time problems. Machine vision is a very active branch of artificial intelligence field. Human vision can quickly focus on some highly significant targets in the face of complex environment and then give priority to these goals. In this paper, the human visual selective attention mechanism is introduced into the object detection of X-ray images, and a new dynamic method for automatic recognition of X-ray digital images based on the human visual mechanism is proposed. In this method, the defects are extracted and tracked dynamically in the moving sequence of the image, and the potential defects are separated from each image by using the human visual attention mechanism model and other image processing methods. It is of great practical significance to extract all true defects without considering the number of pseudo-defects and to apply this method to the on-line detection of industrial detection robots. This paper is mainly divided into three parts: defect identification and extraction, defect matching and positioning, and the overall design of the system. The defect detection model of casting ray image based on visual attention mechanism and center-peripheral operator is proposed and its implementation method is proposed to avoid the problems of traditional Itti method. It reduces the interference of irrelevant region to the core area and the amount of data processing, and achieves the purpose of selecting the key area in the radiographic image that should be paid attention to. In this paper, the principle and general flow of Harris corner extraction and SIFT feature point extraction are summarized. Then, by introducing the principle and advantages of RANSAC method, the problem of false defect in matching process is optimized. The accuracy of defect matching is further ensured. On this basis, a defect matching method based on Harris-SIFT is proposed. The true position of the defects in the casting is obtained by synthesizing the selected areas in the casting and the matching defects in the two parts. Then using the translation parallax method to locate the specific coordinates of casting defects in space, a new method of casting defect classification based on support vector machine (SVM) is proposed, and the neural network of classification is constructed, and the key parameters. A testing system is designed, including the whole system flow design, robot design, software design and so on.
【學位授予單位】：重慶理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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10 謝春蘭;視覺注意模型及其在目標檢測中的應用研究[D];重慶大學;2009年

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本文編號：1965405