基于神经网络的压力容器焊缝缺陷识别方法及其装置制造方法及图纸

技术编号:11356579 阅读:113 留言:0更新日期:2015-04-29 07:57
本发明专利技术公开了一种基于神经网络的压力容器焊缝缺陷识别方法,计算机读入射线检测底片图像,根据所述读入的底片图像平均黑度值大小确定底片图像的质量合格;根据模糊理论对所述底片图像进行增强,根据中值滤波对增强后的底片图像进行去噪处理;根据形态学特征在去噪处理后的底片图像中分离出焊缝区域并保留其原始焊缝灰度值;根据均值滤波器对分离后的底片图像进行缺陷滤除,形成一个模拟理想焊缝作为虚拟背景,再与原焊缝相减,增强去噪后,得到焊缝缺陷;本发明专利技术还公开了一种压力容器焊缝缺陷识别装置,通过本发明专利技术能够对射线检测焊缝图像进行有效识别,识别准确率达到92%,能够大大降低检测成本,提高效率。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于神经网络的压力容器焊缝缺陷识别方法,其特征在于,该方法为:计算机读入射线检测底片图像,根据所述读入的底片图像平均黑度值大小确定底片图像的质量合格;根据模糊理论对所述底片图像进行增强,根据中值滤波对增强后的底片图像进行去噪处理;根据形态学特征在去噪处理后的底片图像中分离出焊缝区域并保留其原始焊缝灰度值;根据均值滤波器对分离后的底片图像进行缺陷滤除,形成一个模拟理想焊缝作为虚拟背景,再与原焊缝相减,增强去噪后,得到焊缝缺陷。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:王鹏吕志刚王婧李晓宾苟佳维
申请(专利权)人:西安工业大学
类型:发明
国别省市:陕西;61

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1