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超声TOFD焊缝缺陷图像识别系统研究
超声TOFD焊缝缺陷图像识别系统研究
摘要
针对焊缝缺陷检测中存在的人为因素、检测精度低等问题，本文提出了一种基于TOFD超声技术的焊缝缺陷图像识别系统。通过图像处理技术对TOFD焊缝检测仪采集的数据进行处理，得到对应的TOFD图像，然后将其与标准图像进行对比，实现缺陷的识别和分类，大大提高了焊缝缺陷检测的准确度和可靠性。实验结果表明，该方法能够有效地检测并识别在焊缝中出现的各种缺陷。
关键词：TOFD技术；焊缝缺陷；图像处理；识别系统
Abstract
Inviewoftheproblemsofhumanfactorsandlowaccuracyinthedetectionofwelddefects,thispaperproposesawelddefectimagerecognitionsystembasedonTOFDultrasonictechnology.ThedatacollectedbytheTOFDwelddetectorisprocessedbyimageprocessingtechnologytoobtainthecorrespondingTOFDimage,andthenitiscomparedwiththestandardimagetorealizetheidentificationandclassificationofdefects,greatlyimprovingtheaccuracyandreliabilityofwelddefectdetection.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelydetectandidentifyvariousdefectsinwelds.
Keywords:TOFDtechnology;welddefect;imageprocessing;recognitionsystem
1.引言
TOFD（time-of-flightdiffraction）技术是一种无损检测技术，能够检测出各种材料的缺陷。在焊缝无损检测中，TOFD技术已经被广泛应用。但是，由于焊缝的复杂性和检测人员的专业水平等因素，导致TOFD焊缝检测的准确性和可靠性受到了一定的影响。因此，本文针对TOFD焊缝检测中存在的问题，提出了一种基于TOFD超声技术的焊缝缺陷图像识别系统，旨在提高焊缝缺陷检测的准确度和可靠性。
2.TOFD焊缝检测原理
TOFD技术是通过对材料中的声波进行传播和反射实现缺陷检测的一种无损检测技术。在TOFD焊缝检测中，采用了两个超声探头，一个探头用来发射一束强烈的激励信号，另一个探头用来接收回波，然后将信号传输到电子控制系统进行处理。
如图1所示，当发射探头发送激励信号时，该信号会从焊缝处产生反射，反射信号会在焊缝两侧形成两个界面，即前表面（A）和后表面（B）。在TOFD检测中，主要关注的是焊缝内部的一段距离（C～D）之间的反射信号，通过处理这段区间的多次反射信号，可以获得焊缝的反射声波信号。根据时间延迟（time-of-flight）和反射波幅度的分布情况，可以确定焊缝中是否存在缺陷。
图1TOFD焊缝检测原理
3.基于TOFD技术的焊缝缺陷图像识别系统
3.1系统框架
本文提出的基于TOFD技术的焊缝缺陷图像识别系统框架如图2所示。
图2系统框架
该系统主要由TOFD焊缝检测设备、图像采集设备、计算机和图像处理软件等组成。首先，TOFD焊缝检测设备对焊缝进行检测，采集数据并转换为TOFD图像。然后，图像采集设备将TOFD图像传输到计算机上，通过图像处理软件实现对焊缝图像的处理和分析，最终得到焊缝缺陷的识别结果。
3.2系统流程
系统的工作流程如图3所示。
图3系统流程
首先，TOFD焊缝检测设备对焊缝进行检测并采集数据，将采集到的数据转换为TOFD图像。然后，图像采集设备将TOFD图像传输到计算机上，由图像处理软件对TOFD图像进行处理和分析。
具体来说，该系统主要包含以下几个过程：
（1）预处理：对采集到的TOFD图像进行灰度化和去噪处理，消除噪声对后续处理的干扰。
（2）特征提取：对TOFD图像中的缺陷特征进行提取，并将其转换为数字特征，以便进行处理和分析。
（3）分类识别：通过比对数字特征和标准图像，识别焊缝中可能存在的各种缺陷。
（4）结果输出：将识别结果显示出来，并把结果保存在计算机中，为后续处理提供数据支持。
3.3算法设计
针对焊缝缺陷识别问题，本文采用了一种基于特征提取和分类识别的综合算法。
首先，对TOFD图像进行特征提取，主要包括以下几个步骤：
（1）采用sobel算子进行图像边缘检测，获得TOFD图像中焊缝的边缘特征。
（2）运用canny算子对图像进行二