The invention discloses an X-ray-based detection method for pore defects of composite sleepers. Firstly, several ray sources and detectors are arranged around the cross section of composite sleepers, and the original projection images of different angles of sleepers are obtained by simultaneous irradiation and scanning. Then, based on the noise characteristics of composite sleepers images, an adaptive total variation model is constructed to reduce noise, and the image after noise reduction is advanced. Then, based on the FDK cone-beam reconstruction algorithm, the sleeper cross-section image is reconstructed using two-dimensional images from different angles as input. Finally, the row EMD method is used to enhance and extract the pore defect features in the reconstructed image, and the defect region is segmented using the improved CV model, and then the defect size characteristic parameters are calculated to realize the composite sleeper. Quantitative detection of pore defects.
【技术实现步骤摘要】
一种基于X射线图像的复合轨枕孔隙缺陷检测方法
本专利技术涉及复合材料缺陷检测方法，具体涉及一种基于X射线图像的复合轨枕孔隙缺陷检测方法。
技术介绍
铁路复合轨枕是由硬质聚氨酯树脂发泡体经玻璃纤维纱束补强，采用拉挤成型法制成的一种新型复合材料结构，具有质量轻、耐腐蚀、耐疲劳、强减震性、寿命长等特点和优势，广泛应用于地铁、铁路车站、桥梁、涵洞和道岔等需要强减震和高可靠的场合。在生产过程中，受材料加工成型方式的影响，复合轨枕内部常会出现大量气孔而形成孔隙缺陷。孔隙缺陷会使复合轨枕的性能严重退化，造成断裂等结构失效，引发经济损失和安全事故。因此，在复合轨枕生产过程中，实现孔隙缺陷的在线、定量检测，是工程实际的迫切需要，对于保障轨枕质量和列车安全具有重要意义。复合轨枕检测主要有以下两个难点：一是轨枕材料尺寸较大且密度分布不均，孔隙缺陷特征微弱并与噪声强耦合，识别难度大；二是轨枕在生产线上连续移动，检测方式的速度要求高。目前复合轨枕实际生产中，采用切割试样、剖面观测的破坏性抽检方法进行检测，存在成本高、效率低等不足。目前常用的振动响应分析、超声C扫描等结构缺陷无损检测方法，难...
【技术保护点】
1.一种基于X射线图像的复合轨枕孔隙缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)原始投影图像的获取在复合轨枕横断面周向上布置多组射线源与探测器，通过同时照射采样获得轨枕多个角度下的原始投影图像；(2)基于自适应全变分模型的图像去噪处理及图像模糊增强处理根据原始投影图像中噪声特性，构建自适应全变分模型对原始图像进行降噪，并对降噪后图像进行模糊增强；(3)轨枕断面图像的快速重建以多幅不同角度的降噪增强处理后投影图像为输入，利用离散化FDK锥束重建算法，优选参数进行轨枕断面图像快速重建，得到轨枕断面图像；(4)基于行列EMD的缺陷特征提取对重建后的轨枕断面图像，采用行列EMD方...
【技术特征摘要】
1.一种基于X射线图像的复合轨枕孔隙缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)原始投影图像的获取在复合轨枕横断面周向上布置多组射线源与探测器，通过同时照射采样获得轨枕多个角度下的原始投影图像；(2)基于自适应全变分模型的图像去噪处理及图像模糊增强处理根据原始投影图像中噪声特性，构建自适应全变分模型对原始图像进行降噪，并对降噪后图像进行模糊增强；(3)轨枕断面图像的快速重建以多幅不同角度的降噪增强处理后投影图像为输入，利用离散化FDK锥束重建算法，优选参数进行轨枕断面图像快速重建，得到轨枕断面图像；(4)基于行列EMD的缺陷特征提取对重建后的轨枕断面图像，采用行列EMD方法对其中的孔隙缺陷特征进行增强提取，得到缺陷特征图像；(5)基于改进CV模型的缺陷分割识别根据缺陷特征图像，利用改进CV模型进行缺陷区域分割，进而计算缺陷尺寸参数，实现复合轨枕孔隙缺陷的定量检测。2.根据权利要求1所述的一种基于X射线图像的复合轨枕孔隙缺陷检测方法，其特征在于，步骤(2)具体为：首先，针对复合轨枕特有背景条纹噪声特点，构造自适应全变分模型为：其中，TV表示全变分模型，p(x,y)为自适应参数，f为去噪后所得图像，f0为原始投影图像，Ω表示图像空间，x,y为像素点空间坐标，且x,y∈Ω，λ为保真项系数，▽表示梯度运算；然后，引入四个边缘检测算子tθ，确定各点处的自适应参数p(x,y)值：其中，tθ为边缘检测算子，共四个方向，Θ＝{0°,45°,90°,135°}，*为卷积运算，当θ＝0°时，O1＝[00]，其他边缘检测算子tθ由t0旋转45°，90°和135°得到；将求取的各点自适应参数p(x,y)值代入所构建模型，求取minTVp(x,y)(f)实现原始图像中耦合背景噪声的去除；最后，利用经典模糊增强方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张周锁，孟梨斌，贾俊康，王岩，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61
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