基于SLIC超像素算法和密度聚类的TA2钛板表面缺陷定量化评估研究

• 作者: 包俊 叶波 曾辉耀 邓为权 陈宸
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 涡流检测 C扫描图像 图像分割 超像素算法 密度聚类
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 128-135
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902294

摘要

由于边缘效应的影响,TA2钛板涡流C扫描图像中缺陷区域与背景区域混杂,边缘对比度低,难以实现缺陷区域定量化评估.针对以上问题,提出了一种基于简单线性代聚类(SLIC)超像素算法和密度聚类算法的涡流C扫描图像分割方法.首先对TA2钛板进行涡流无损检测,获得包含有TA2钛板表面缺陷的涡流C扫描图像;然后利用SLIC超像素算法将获得的C扫描图像预分割成若干小区域;最后通过密度聚类算法对预分割后的C扫描图像进行区域合并,得到受检测TA2钛板C扫描图像中的缺陷区域,通过对缺陷区域进行细化处理和轮廓跟踪可以得到TA2钛板缺陷区域的估计长度,实现对TA2钛板表面缺陷的定量化评估研究.实验结果表明,该方法能够有效地实现受检测的TA2钛板表面缺陷的可视化、定量化分析,与传统的图像分割方法相比分割效果更优、准确性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾辉耀		3	0	0.0	0.0
2	叶波		14	65	3.0	8.0
3	陈宸		2	0	0.0	0.0
4	包俊		5	10	2.0	3.0
5	邓为权		2	2	1.0	1.0