奥氏体不锈钢窄间隙焊缝侧壁未熔合相控阵超声检测*

针对核电站主管道奥氏体不锈钢窄间隙焊缝侧壁未熔合超声检测困难的问题,该文开展基于电子背散射衍射技术的相控阵超声检测研究,并结合全聚焦方法和相位相干成像方法抑制结构噪声。利用电子背散射衍射技术建立壁厚69.5 mm,且同时包含母材和焊缝的奥氏体不锈钢窄间隙焊缝模型。沿焊缝熔合线设置深度26.5 mm、高度3.0 mm的侧壁未熔合,经过仿真优化确定了中心频率2.25 MHz、32阵元以及45°纵波楔块的相控阵超声检测参数。仿真和实验检测结果显示,侧壁未熔合检测信噪比相差不超过0.6 dB,验证了所建模型的有效性。在此基础上,利用全聚焦方法和相位相干成像方法削弱结构噪声,检测信噪比较相控阵扇扫描图像分别提升2.3 dB和4.7 dB,且侧壁未熔合深度与高度定量误差均不超过6.7%。     

B型套筒角焊缝缺陷相控阵超声检测定量方法

B型套筒修复作为油气管道修复的主要方式之一,在其修复的焊接过程中,该结构的环形角焊缝内部常常出现以气孔、夹渣为代表的孔型缺陷。这类缺陷由于角焊缝特殊的结构,在利用相控阵超声无损检测技术对其检测时,难以对其进行定量分析。通过数值模拟和实验,发现通过相控阵超声扇扫得到缺陷回波信号峰值与孔型缺陷直径呈正相关,为孔型缺陷的定量分析提供了一种可靠的手段。     

基于超声相控阵的环焊缝缺陷检测方法研究

针对传统超声探头焦距固定,检测位置的改变就要更换相应焦距的探头而影响检测效率的问题,提出一种基于超声相控阵换能器的环焊缝缺陷检测方法。而超声相控阵具有电子偏转和电子聚焦特性,能在不移动的情况下发射偏转聚焦超声束,有效地解决了上述问题。首先基于超声相控线阵换能器的声场特点,采用数值分析方法,研究了影响声束偏转聚焦性能的几个主要参数。然后给出了与超声相控阵换能器相连接的多通道数据采集系统结构。介绍了单通道声信号的硬件结构及相应的信号处理方法,实现了对换能器中单个阵元的精确延时的控制。实验结果表明,优化设计的超声相控线阵换能器具有较高的检测精度和检测效率。     

相控阵超声缺陷检测数据压缩感知

为了解决超声相控阵信号采集、存储和传输中数据量大的问题,研究了压缩感知在相控阵无损检测信号和图像压缩重构中应用的可行性。首先使用5种贪婪算法对相控阵仿真信号进行压缩重构,根据百分比均方误差选取最优算法并考虑了噪声对精度的影响,结果表明压缩感知可以用低于奈奎斯特极限的测量点数准确重构原始图像;其次用人工缺陷回波信号进行实验验证,通过稀疏度计算选择适用相控阵信号的最优稀疏基,并通过5种传感矩阵的优化选择进一步提高了重构精度。实验结果尽管达不到仿真中的理想效果,但是能以少量测量值准确恢复图像,并能保证缺陷的识别,说明压缩感知算法可以有效提高相控阵缺陷检测效率。此外,在保持测量点数相同的情况下,仿真和实验都研究了不同采样率对重构精度的影响,当测量点数超过一定值时,证实了压缩感知实际与采样率无关。      

在役枞树型叶根原位相控阵超声检测技术*

本文是利用相控阵超声检测成像技术对枞树型叶根进行全覆盖检测系列文章的第二篇。根据检测工艺制作人工缺陷参考试块对叶根不同区域缺陷的检测覆盖和检测灵敏度进行验证研究,并与CIVA模拟缺陷信号结果进行对比。首先采用文章Ⅰ得出的全覆盖检测工艺进行相控阵超声检测实验,针对叶根检测空间受限设计了夹具对探头进行控制,保证了耦合与检测结果的重复性,实现叶根检测数据与检测位置的对应。检测结果表明：(1)叶根内、外弧缺陷相控阵检测数据成像与Civa仿真缺陷模拟检测结果基本一致,说明利用三维扫描尺寸建模和声学仿真模拟软件可有效解决不同规格枞树型叶根全覆盖检测工艺开发难题;(2)根据相控阵检测数据S视图和A视图,结合叶根截面外形结构图可有效判别叶根各截面第1齿根处的缺陷,实现了叶根相控阵全覆盖检测;(3)按照该相控阵组合检测工艺检测出的缺陷信号信噪比高,定位精准,能有效实现在役叶根原位检测。研究结果对相控阵超声技术在汽轮机叶根在役检测工程应用具有较大的参考价值。     

各向异性焊缝中超声相控阵瞬态声场仿真及缺陷定位方法

针对多层各向异性奥氏体不锈钢焊缝中超声相控阵瞬态声场的仿真问题,提出应用高斯声束等效点源模型计算宽带离散化的多个单频稳态声场,通过傅里叶变换将其拓展为瞬态声场,并分析了声场转换过程的主要影响参数。该方法可快速计算焊缝内部超声相控阵聚焦声场的瞬态能量分布和任意一点的时域波形信号。在此基础上针对多层奥氏体不锈钢焊缝内部缺陷的超声相控阵成像检测问题,提出利用上述时域高斯声束法对多通道缺陷散射信号进行时间反转计算,并根据时域声场焦点确定缺陷位置。最后通过实验,验证使用此方法检测实际奥氏体不锈钢焊缝试块内部缺陷的效果。结果表明,提出的方法能够确定缺陷位置,且计算速度快、运算量小,适合作为多层介质内部缺陷实时成像的声场仿真模型。      

带斜楔相控声束偏转聚焦延时特性研究

带斜楔的相控阵超声检测广泛应用于低碳钢薄壁工件焊缝的检测,研究带斜楔的相控阵超声偏转聚焦检测延时法则和对应的声场将使检测可靠性进一步提高。本文利用费马原理探究了相控阵超声探头辐射声波至楔块中,在楔块-工件平面界面发生模式转换入射到工件中的横波聚焦时各阵元延时的计算方法,数值求解指定焦点时各阵元的延时,并利用计算得到的延时进行声场仿真和实验测量,发现声波能很好的聚焦在目标点,仿真和实验结果吻合。     

车轮轮辋缺陷的超声相控阵检测系统研究*

针对火车车轮检测中常规超声波探伤存在的检测灵敏度低、声束灵活性差、信噪比低等问题,研究了超声相控阵在火车车轮轮辋检测中的应用。本文介绍了超声相控阵检测技术的原理,并从超声相控阵换能器、硬件系统和软件系统三个方面阐述了火车车轮轮辋缺陷的超声相控阵检测系统的研究过程。最后通过人工模拟缺陷的相控阵检测实验,测试了该检测系统的性能,验证了相控阵检测设备具有灵敏度高、声束可控性好和可靠性高等优点。     

基于分布式超声无损检测方法的零件内部缺陷检测

超声检测广泛应用于工业检测,比如超声相控阵检测法和超声A扫应用于零件内部缺陷检测。然而,这些方法可以检测出缺陷位置却很难精确地检测缺陷尺寸,缺陷定量成了急需解决并且很有意义的问题。本文提出了一种分布式超声无损检测方法,将超声探头均匀布置在检测表面,每一个超声探头可以同时发射和接收超声信号,通过对接收到的信号进行处理来重构缺陷轮廓。基于分布式超声无损检测方法,重构零件的人造缺陷并建立相应的声学仿真模型。通过多项式拟合法和聚类法分别处理实验和仿真所获得的数据并重构缺陷轮廓。实验结果和仿真结果显示重构的椭圆形缺陷和正方形缺陷具有一定的精度。结果表明分布式超声无损检测方法有潜在的应用价值和理论意义。     

卷积神经网络的缺陷类型识别分析

该文提出一种基于卷积神经网络直接对阵列超声检测原始信号进行缺陷类型识别的方法,该方法无需对超声回波原始信号进行特征提取.文章研究对比了不同卷积神经网络及其优化的识别性能.首先采用超声相控阵系统对不同试块上的平底孔、球底孔、通孔三种缺陷进行超声检测,然后利用LeNet5、VGG16和ResNet三种卷积神经网络对一维和二...     

基于多引导滤波的图像增强算法

图像增强技术可以有效地突出图像中的有用信息,已广泛应用于多个领域.现有的图像增强算法往往无法应对自然图像中复杂的梯度分布,难以准确保持图像中前景与背景的边缘信息.为了改善输出图像的边界过平滑问题,本文提出了一个基于多引导滤波的图像增强算法.首先,设计了一个以滤波核为变量的通用图像优化模型,现有的联合滤波器可视为该模型的解;然后,依据集成学习的思想,将联合滤波器中的单幅引导图像扩展到多幅,以更好地利用引导图中的结构信息进而获得更好的输出结果,并给出了一个多幅引导图的来源途径;最后,对多幅输出图像进行平滑,在图像优化模型中加入正则化项,以确保由多引导滤波得到的不同滤波输出保持一致.实验结果表明,本文算法在抑制图像噪声的同时,可以更好地保留物体的边界信息,从而使图像的信噪比进一步提升.     

Random noise filtering method based on the inter-frame registration

One of the problems to be solved in image processing is how to eliminate image noise effectively. In this work, we brought forward a random noise filtering method based on the inter-frame registration. Firstly, we calculated the relative displacement of the adjacent frames by a registration algorithm. Then we divided the image into the overlapping area and the non-overlapping area according to the relative displacement. Finally, we do noise reduction processing for these two areas respectively. The experiments results indicate that the proposed method can reduce noise in both spatial and time domain of video images. The main advantage is that it cannot only remove noise, but also effectively protect the image edge and detail information. Besides, it not only maintains the de-noising effect of traditional inter-frame algorithm, but also is suitable for moving targets. It has better real-time performance and wider application range.     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明：该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

Reconstruction method of computational ghost imaging based on non-local generalized total variation北大核心CSCD

鬼成像是一种能够透过大雾等恶劣环境的成像技术。针对传统鬼成像重建图像存在噪声较多、图像对比度较低等问题,将非局部广义全变分方法用于鬼成像的图像重建之中,提出基于非局部广义全变分的计算鬼成像重建方法。所提方法构造了一种非局部相关性权重设计梯度算子,将其代入全变分重建算法中,使得重建的图像能有效去除噪声的同时实现细节较好的还原。首先在不同条件下进行仿真模拟,得到所提方法的峰值信噪比相对其他方法提升1 dB左右,且具有更好的主观视觉效果,进而设计并搭建实验平台对算法的有效性进行验证,实验结果证明了所提方法在去除噪声和细节重建等方面的优越性。     

A general strategy for anisotropic diffusion in MR image denoising and enhancement

Anisotropic diffusion (AD) has proven to be very effective in the denoising of magnetic resonance (MR) images. The result of AD filtering is highly dependent on several parameters, especially the conductance parameter. However, there is no automatic method to select the optimal parameter values. This paper presents a general strategy for AD filtering of MR images using an automatic parameter selection method. The basic idea is to estimate the parameters through an optimization step on a synthetic image model, which is different from traditional analytical methods. This approach can be easily applied to more sophisticated diffusion models for better denoising results. We conducted a systematic study of parameter selection for the AD filter, including the dynamic parameter decreasing rate, the parameter selection range for different noise levels and the influence of the image contrast on parameter selection. The proposed approach was validated using both simulated and real MR images. The model image generated using our approach was shown to be highly suitable for the purpose of parameter optimization. The results confirm that our method outperforms most state-of-the-art methods in both quantitative measurement and visual evaluation. By testing on real images with different noise levels, we demonstrated that our method is sufficiently general to be applied to a variety of MR images.     

多尺度条件卷积的OCT视网膜图像降噪研究

散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量.在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的.利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息.提出了一种基于残差学习网络的新型OCT图像降噪网络-CMCNN,其具有多尺度、多权重和多层次...     

一种高噪声显微图像分割方法研究

传统的图像分割算法在处理高噪声显微图像时,由于背景复杂,很难得到目标完整的区域轮廓。通过对不同图像分割算法的性能进行对比,提出了一种改进的二维最大熵阈值遗传算法结合数学形态学除噪分割的方法。首先用改进的二维最大熵阈值算法结合遗传算法对高噪声显微图像进行粗分割,除去图像中大量的背景噪声,然后运用数学形态学进行细分割,滤除剩余少量杂质和孔洞,提取出目标轮廓。实验结果表明改进的方法较传统分割方法具有更强的抗噪声能力及更快的处理速度,有效地实现了高噪声显微图像的除噪分割。     

X光探伤电视的微机图像处理系统的研究

Ｘ光探伤电视系统虽然具备节省Ｘ光软片和可在线探伤等优点以外，还存在着图像分辨率不很高的问题。其图像分辨率不很高的主要原因是由于Ｘ光所激发的二次射线造成的，这是一种随机的噪声干扰。利用在计算机图像处理中的叠加平均法可有效的去除这种噪声干扰，从而提高Ｘ光探伤电视的图像分辨率。电视图像的数字化需要高速的信号采集系统。用硬件构成的图像存贮体可实现高速的图像信号采集，并结合开窗口技术使得Ｘ光探伤电视的成本降低，为高分辨率Ｘ光探伤电视的广泛应用创造了有利的条件。这些对保证产品质量具有十分重要的意义。     

基于约束优化的闪光照相图像重建算法

针对闪光照相图像受模糊及噪声影响的问题,提出了一种基于约束优化的闪光照相图像重建算法。该算法建立基于平行束投影的正向成像矩阵,并通过嵌入模糊矩阵表达成像过程中的模糊因素,采用最速下降法求解重建问题。在算法中设计了预优矩阵以提高迭代重建速度,利用客体密度值非负、密度分布分段光滑并含有阶跃性边界的先验知识,设计和采用了非负约束、光滑约束及广义变分边界约束条件。对仿真FTO客体图像及实际闪光照相图像的重建结果表明,基于约束优化的重建算法具有良好的边界保持能力及噪声抑制能力,可以有效提高图像重建质量。     

Color image edge detection method using VTV denoising and color difference

The traditional Canny edge uses Gaussian filter to suppress the noise, it also smoothes out the image edges. An improved Canny edge detection method for color image is proposed in this paper, the improved method uses fast vectorial total variation (VTV) minimization model to remove noise in color image, and then calculates the color difference and direction in CIELAB color space, which is used for non-maximal suppression. Finally, the improved method extracts the edges by the double-threshold method. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than the traditional Canny edge detector. It can remove noise while preserving the image edges, and effectively detect the image edges.