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基于形态学的焊缝湎咄枷袢毕菁觳勇,郭慧翁Ю砺刍王猂东华大学学报匀豢蒲О文章编号:———6ɡ砉ご笱Щ涤攵こ萄г海虾摘要:通过对焊缝湎咄枷窠写怪鄙瑁崛∩,实现了焊缝湎咄枷袢毕莸募觳猓对图像的实测结果表明,:焊缝;缺陷位置;形态学;缺陷检测;轮廓提取中图分类号:文献标志码:焊接作为制造业中的一种重要的工艺方法,已被广泛应用于建筑、航天、冶金、汽车制造等领域,、未焊透、气孔、熔渣等缺陷,因此,,湎呶匏鸺觳饩哂屑觳饨峁惫邸⑷毕荻ㄐ容易、检测结果可以保存等优点,在无损检测中得到广泛应用孀畔执滞枷翊砑际醯姆⒄,然而,现有的大多数检测算法都是先对焊缝图像进行处理,然后根据处理结果查找缺陷位置和类型,,本文提出一种对焊缝图像进行缺陷位置标定的算法,并结合形态学对焊缝图像进行缺陷检测,,,通过构造类似“探针”作用的结构元素,获取射线图像中缺陷形状、灰度等信息来定量描述几何结构浠舅枷胧用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状,、膨胀、开运算、,其第卷第,:;;籧作者简介:王勇,男,山东临沂人,硕士研究生,,,收稿日期:——郭慧O等,女,副教授,:甤琋
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焊缝湎咄枷袢毕菁觳勇,等:基于形态学的焊缝湎咄枷袢毕菁觳作用是消除物体边界点,使边界向内收缩,,将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,、毛刺和小的连通区域,、.:∈簄偃一其中:D勘晖枷瘢粃为集合平移的位移量;输入图像;=峁乖K兀籓和。分别为腐蚀与膨胀运算符;。和·,其优点在于它能产生封闭的区域轮廓,,其中灰度值被认为是地形高度值,高灰度值对应着山峰,,直到在某一局部低洼处停下来,,对应于图像分割,分水岭变换就是在灰度图像中寻找不同的积水盆和分水岭,『阜齑怪鄙柘叩南呋叶惹撸绻阜没有缺陷,那么它的线灰度分布图一般为一个上凸的曲线,如图所示,利用形态学运算对其进行滤波