【技术实现步骤摘要】
自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法、设备及介质
本专利技术属于数字射线检测
，具体涉及一种基于空间熵特征提取的自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法、计算设备及存储介质。
技术介绍
数字射线检测技术可实现对X射线的数字化成像，整个检测系统由射线源和数字平板探测器两个关键部件组成。在检测时，射线源对准被测零件进行透照，由平板探测器对穿透零件的射线进行捕获，并输出高分辨率的数字图像。在实际检测过程中，由于被测零件的尺寸和几何特征复杂多样，难以通过单次透照设置获取被测零件各区域的完整厚度信息，需采用不同透照设置对零件进行多次透照，从而实现各区域最优透照图像的获取。尤其是几何特征具有较大变化的自由曲面类零件，其厚度分布难以预测，导致该类零件在数字射线检测的过程中需采用不同透照参数进行多次透照，以保证对零件不同区域几何信息的完整获取，进而对零件内部的缺陷进行识别和排查。传统数字射线检测方法在针对复杂自由曲面类零件进行透照作业时，仅能针对零件的整体成像质量来人工制定相应透照策略，并对零件进行多次不同曝光设置的透照作业以...
【技术保护点】
1.自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据不同参数透照图像的一维非零灰度分布积分确定投影面积最大时的基准透照图像B；/nS2、对基准透照图像B的灰度值进行计算得到空间熵分布J
【技术特征摘要】
1.自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据不同参数透照图像的一维非零灰度分布积分确定投影面积最大时的基准透照图像B；
S2、对基准透照图像B的灰度值进行计算得到空间熵分布JB，利用空间熵分布JB评价复杂自由曲面类零件在基准透照图像B中的局部厚度变化特征，作为图像分区依据；
S3、对基准透照图像B的灰度值进行计算得到空间梯度分布LB，以空间梯度分布LB与空间熵分布JB叠加得到的二维矩阵TB为分区依据，确定图像分区个数r与对应的空间位置；
S4、计算不同参数透照图像对应分区的空间熵，统计各图像空间熵的均值及标准差，筛选出各分区对应的最优透照图像，完成区域筛选。
2.根据权利要求1所述的自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，步骤S1具体为：
S101、利用数字射线系统对放置于同一位置的自由曲面类零件采用N组不同的参数进行透照，N≥3，每组参数中的管电压以等步距增加，管电流与曝光时间保持不变，得到N幅透照图像A1,A2,...,AN；
S102、依据数字射线系统成像的动态范围M得到图像最大灰度(2M-1))，将整个灰度区间m等分后，统计对应每个非零灰度区间的像素数Pk，带入图像的总像素数P，计算每个非零灰度区间像素的密度Dk；
S103、对图像每一非零灰度级的密度Dk进行统计，得到以区间数m，对应像素密度Dk的密度分布面积S；
S104、分别将N次透照得到的不同图像带入上式，求得每幅图像对应的密度分布面积，依次为S1,S2,…,SN，将面积最大时对应的透照图像作为基准图像B。
3.根据权利要求1所述的自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，步骤S2具体为：
S201、以基准图像B中每个像素(i,j)周围8个相邻像素的灰度值作为参考，计算像素的信息熵J(i,j)；
S202、依次计算基准图像B中所有像素的局部信息熵，建立空间熵分布JB，以其各像素处的数值来评价自由曲面类零件的局部厚度变化特征。
4.根据权利要求3所述的自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，步骤S201中，像素的信息熵J(i,j)计算如下：
其中，I(i,j)为像素(i,j)与相邻8个像素的灰度值组成的矩阵的灰度均值的比值，2M-1为透照图像的最大灰度值。
5.根据权利要求1所述的自由曲面类零件数字射线图像区域筛选方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S301、以像素(i,j)处...
【专利技术属性】
技术研发人员：李兵，尚中昱，陈磊，张磊，高飞，秦峰，魏翔，
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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