基于小波变换的磁粉缺陷图像特征提取与检测

• 作者: 刘桂华 游斌相 王姮
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 特征提取 无损探伤 磁粉检测 BP神经网络 垂直投影 连通域 图像分割
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 应用实践
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TH-39|TP391.4
• 字数: 4102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201712021

摘要

荧光磁粉检测技术是一种常见的无损探伤技术,常用于成品、半成品以及原材料的检验,以确保工件质量的可靠性.小波变换作为分析信号频率分量的数学工具,已成功地应用于图像处理的各个领域.将图像小波技术与磁粉探伤技术相结合,能快速、有效地提取出工件的缺陷特征.目前,磁粉缺陷检测通常通过肉眼观察,不仅速度慢,而且效率低.为了在工业生产中实现自动化、提高检测效率、拓展小波变换的实际应用,提出了一套基于小波变换的自动识别方法,并将其用于检测缺陷.首先,利用小波分析方法提取缺陷特征.图像经过小波变换后,可获得其低频系数和高频系数.高频系数较好地保存了图像的边缘信息(缺陷信息).然后,对高频系数分量进行垂直投影等基础图像处理操作,以获取缺陷特征.最后,使用BP神经网络进行分类识别.测试结果表明,该系统对工件上的裂纹缺陷和凹坑缺陷具有良好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王姮	西南科技大学信息工程学院	63	459	10.0	19.0
2	刘桂华	西南科技大学信息工程学院	75	350	9.0	13.0
3	游斌相	西南科技大学信息工程学院	3	26	3.0	3.0