王 兵 劉 英 王 速 廣東寧源科技園發(fā)展有限公司

圖像處理技術(shù)在X射線檢測(cè)中的應(yīng)用研究

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無損探傷；CCD；信噪分離；視域限制

1.系統(tǒng)模擬簡(jiǎn)圖

X射線源產(chǎn)生X射線，通過被測(cè)物投射到像增強(qiáng)器上，由CCD將圖像信號(hào)采集，通過圖像采集卡將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理，處理結(jié)果可用于物體的尺寸檢測(cè)或無損探傷檢測(cè)，也可擴(kuò)展應(yīng)用于其他無損檢測(cè)中。

2.圖像處理部分

由CCD直接采集X光像增強(qiáng)器上的圖像并不清晰，圖像噪聲影響嚴(yán)重、邊緣模糊，嚴(yán)重影響檢測(cè)的精度和可靠性。這是影響電纜圖像檢測(cè)結(jié)果的倆個(gè)關(guān)鍵因素，通過軟件處理，來提高成像質(zhì)量，使得檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初衷。

2.1 圖像的二值化

為了進(jìn)行圖像識(shí)別，需要將經(jīng)過拍攝到的圖像二值化，因?yàn)镃CD攝取的圖像為灰階圖像，圖像上得任一像素處的灰度級(jí)范圍為。當(dāng)，像素顏色為黑色；當(dāng)，像素顏色為白色；當(dāng)，像素顯示黑與白之間的中間色。所謂圖像的二值化，就是使灰度級(jí)只能取0或1，即像素顏色只能為白或者黑，稱為圖像二值化。

圖像二值化的目的是為了從本底圖像中檢測(cè)出異物，即將圖像中背景和雜質(zhì)分離開。圖2為二值化處理后瓶裝藥液圖像，圖中的3個(gè)白點(diǎn)為藥液中雜質(zhì)?？梢钥闯?，經(jīng)過處理后的圖像可以清晰的分離出雜質(zhì)與背景，但圖中瓶子邊緣并不明顯。

圖2 瓶裝藥液中雜質(zhì)

2.2 灰度圖像噪聲

影響系統(tǒng)性能的最關(guān)鍵的因素是圖像的噪聲，噪聲的來源有很多種，系統(tǒng)中的主要的噪聲是椒鹽噪聲，它是一種在圖像中產(chǎn)生黑色、白色點(diǎn)得脈沖噪聲。該噪聲在圖像中顯現(xiàn)較為明顯，對(duì)圖像分割，邊緣檢測(cè)、特征提取等圖像處理具有嚴(yán)重的破壞作用。使本來就微小的導(dǎo)體半導(dǎo)電屏蔽層和絕緣半導(dǎo)電屏蔽之間的灰度差別很難被區(qū)分。是由CCD采集X光像增強(qiáng)器上的圖像，可以看出圖像上噪聲明顯，有很多黑白相間的噪聲點(diǎn)，并且隨機(jī)分布，成像質(zhì)量差。

處理隨即噪聲最為有效的辦法就是采用幀疊加的辦法，依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，設(shè)隨即量X（一點(diǎn)圖像的亮度）服從高斯分布，

2.3 圖像平滑濾波

圖像的平滑方法是一種實(shí)用的圖像處理技術(shù)，能減弱或消除圖像中的高頻率分量，但不影響低頻率分量。實(shí)際應(yīng)用中，平滑濾波還可用于消除噪聲，或者在提取較大目標(biāo)前去除過小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小間斷連接起來。它的主要目的是消除圖像采集過程中的圖像噪聲，在空間域中主要利用鄰域平均法、中值濾波法和選擇式掩模平滑法等來減少噪聲；在頻率域內(nèi)，由于噪聲主要存在于頻譜的高頻段，因此可以利用各種形式的低通濾波器來減少噪聲。

在程序設(shè)計(jì)中采用中值濾波去掉圖像中隨即噪聲，然后采用判斷曲線斜率的方法找出灰度分布曲線中的突變位置，可以判定此處為相鄰倆層的交界處，利用這種方法，能夠判定出由灰度不同而產(chǎn)生的臨界差異。通過計(jì)算臨界距離可以算出被測(cè)物體尺寸。

3.理論算法與程序設(shè)計(jì)

3.1 多幀疊加濾波

多幀疊加是去除隨即噪聲的有效手段，是屬于時(shí)域?yàn)V波的一種。多幀疊加是根據(jù)臨幀之間的圖像信息相關(guān)的、而噪聲是非相關(guān)的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的。

信噪比SNR在積累N（1.2.3…n）幀后變?yōu)椋?）

其中SNR0為單幀圖像的信噪比， PS為信號(hào)功率， PN為噪聲信號(hào)功率。由式（1）可知，圖像進(jìn)行N幀疊加后信噪比可以提高N倍，可見對(duì)伴隨大量隨機(jī)噪聲的圖像進(jìn)行幀疊加具有較好的降噪效果。

3.2軟件設(shè)計(jì)

以下程序?yàn)閳D像處理過程中回調(diào)函數(shù)的部分程序：

int CALLBACK XRView::

SnapCallback（HV_SNAP_INFO *pInfo）

｛//設(shè)定圖像幀數(shù)和圖像緩沖區(qū)

pDesc->nNumberOfPic+=1；

if（pDesc->nNumberOfPic==1）

｛FillMemory（pDesc->m_pRawBuffer De--noise，pDesc->nMaxWidMd*pDesc->nMaxHeiMd*4，0x00）；

Return 1；｝

int nTimes=pDesc->nMaxWidMd*pD--esc->nMaxHeiMd；//最多圖像采集幀數(shù)

int nPic=pDesc->nNumberOfPic-1；

//設(shè)定時(shí)間變量st1和st2，用于計(jì)算圖像采集速度

SYSTEMTME st1，st2；

::GetLocalTime（&st1）；

//疊加采集到的圖像，不進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像顯示

通過對(duì)原始圖像處理，疊加算法在保證處理速度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了良好的降噪效果。

4.圖像處理結(jié)果

圖4是經(jīng)過本算法處理后的X射線鑒別率板圖像，從圖像中可以明顯看出， X射線鑒別率板上的6.3lp/mm能夠清晰的辨識(shí)出來，達(dá)到進(jìn)口線陣和面陣的水平，效果達(dá)到了業(yè)界先進(jìn)器件所能實(shí)現(xiàn)水平。

圖4

圖5是對(duì)電纜的內(nèi)芯和外皮尺寸檢測(cè)時(shí)的灰度圖像，這是經(jīng)時(shí)頻濾波及對(duì)比度拉伸變換后的單芯電纜圖片，圖中對(duì)電纜圖像進(jìn)行了灰度掃描得到了灰度分布曲線，從圖中可以明顯看出灰度變化，通過空氣-半導(dǎo)層-絕緣層交接處的灰度斜率變化，可以計(jì)算處外層成像對(duì)比度非常低的半導(dǎo)層的厚度。

圖5

5.結(jié)束語

利用圖像處理技術(shù)配合X射線無損檢測(cè)方法，能夠快速準(zhǔn)確檢測(cè)電纜內(nèi)徑尺寸，檢測(cè)精度可達(dá)到6.3lp/mm以上，突破人眼對(duì)比靈敏閾的限制，實(shí)現(xiàn)了低對(duì)比度圖像的高精度邊緣識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了壁厚尺寸檢測(cè)。通過平滑濾波對(duì)圖像邊緣進(jìn)行處理并采用邊緣提取算法，對(duì)投影成像中的投影誤差進(jìn)行了分析，并提出了分段式變放大率系數(shù)補(bǔ)償方案，使測(cè)量精度達(dá)到0.2mm。

［1］ 孫振路，郭海樓，李野.X射線電纜尺寸檢測(cè)軟件設(shè)計(jì).中國(guó)科技信息.2008-09-01.

［2］ 陳淑蕎（導(dǎo)師：全斌）.數(shù)字圖像特征點(diǎn)提取及匹配的研究.西安科技大學(xué)碩士論文.2009-04-20.

本文分析了X射線成像檢測(cè)系統(tǒng)噪聲產(chǎn)生原因，結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理降噪方法，提出了一種信噪分離技術(shù)，通過數(shù)字圖像灰度化和多幀疊加的辦法，提取特征圖像，將被噪聲污染的信號(hào)量獨(dú)立分離出來，用平滑濾波技術(shù)對(duì)圖像邊緣進(jìn)行判定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種技術(shù)不受人眼視域限制，對(duì)灰度圖像進(jìn)行準(zhǔn)確定量分析，特別是在圖像尺寸檢測(cè)和藥液雜質(zhì)檢測(cè)應(yīng)用中，效果明顯。