一種x射線快速自動檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及X射線無損檢測技術(shù)，特別設(shè)及一種X射線快速自動檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在航空航天、船艦、國防、汽車、高鐵等領(lǐng)域，存在大量的各種批量大、內(nèi)部零部件 眾多且裝配結(jié)構(gòu)復(fù)雜的關(guān)鍵重要產(chǎn)品，對大批量產(chǎn)品內(nèi)部零部件裝配結(jié)構(gòu)正確性的在線自 動檢測，需要快速采集、識別產(chǎn)品內(nèi)部的Ξ維空間結(jié)構(gòu)信息，目前仍然是行業(yè)內(nèi)未能很好解 決的難題。
[0003] 隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和實時成像技術(shù)在射線成像檢測技術(shù)中的應(yīng)用，X射線數(shù) 字成像檢測技術(shù)日趨成熟，它能實時獲取被檢產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像，方便地提取圖像和被 檢構(gòu)件信息特征。目前，射線實時成像檢測技術(shù)在國內(nèi)的鑄造汽車輪穀、氣瓶、鍋爐、焊縫、 炮彈等產(chǎn)品的檢測中得到了大量應(yīng)用，但是目前尚缺乏有效解決自動大批量檢測復(fù)雜產(chǎn)品 的射線視覺檢測技術(shù)與系統(tǒng)。工廠現(xiàn)在一般采用具有破壞性的人工抽樣試驗與工業(yè)電視相 結(jié)合的方法對產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行檢驗，對于抽檢的產(chǎn)品，將其置于X射線源與成像器件之 間并連續(xù)旋轉(zhuǎn)，通過人眼反復(fù)觀察工件在多個方位下的射線圖像進而作出產(chǎn)品合格與否的 決策。由于產(chǎn)品內(nèi)部零部件層疊交錯，在其透視圖像上存在互相遮擋與拖影，且判別結(jié)果受 工人的經(jīng)驗、屯、理因素、身體條件及眼睛的疲勞程度影響，運種方法不僅費用高、準(zhǔn)確率低 并具有一定危險性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 有鑒于此，本發(fā)明提供了一種針對產(chǎn)品內(nèi)部有多個識別子目標(biāo)的X射線自動檢測 方法，能更快速、準(zhǔn)確、高效率地實現(xiàn)對產(chǎn)品裝配質(zhì)量的檢測。
[0005] -種X射線快速自動檢測方法，包括樣本離線學(xué)習(xí)模塊和產(chǎn)品在線檢測模塊：
[0006] 所述樣本離線學(xué)習(xí)模塊包括：確定檢測產(chǎn)品內(nèi)部待識別子目標(biāo)區(qū)域W及子目標(biāo)區(qū) 域個數(shù)，并根據(jù)待識別子目標(biāo)區(qū)域確定產(chǎn)品與檢測工作臺周向旋轉(zhuǎn)的最大步長n°，η可被 360整除；
[0007] 根據(jù)確定的最大旋轉(zhuǎn)步長η°，對一標(biāo)準(zhǔn)的合格產(chǎn)品在全周向方位下采用X射線 成像，得到Ν= 360/η個圖像序列；圖像采集電路將獲得的圖像序列送給計算機處理單元進 行檢測識別；
[0008] 計算機處理單元根據(jù)確定的待識別子目標(biāo)區(qū)域，提取每一方位下產(chǎn)品圖像的待識 別子目標(biāo)區(qū)域圖像，進行圖像數(shù)據(jù)重排，作為對每一方位下產(chǎn)品圖像的檢測識別特征，建立 識別特征標(biāo)準(zhǔn)樣本庫；所述圖像數(shù)據(jù)重排，重排方法既可W是對像素灰度值重排，也可W對 各子區(qū)域圖像提取某種特征或做某種變換法后的數(shù)據(jù)重排；
[0009] 提取每一方位下產(chǎn)品圖像中具有代表性的不變子區(qū)域作為位置特征，建立并保存 Ν幅序列圖像的位置特征標(biāo)準(zhǔn)樣本庫；
[0010] 所述產(chǎn)品在線檢測模塊包括：對送到檢測工作臺的當(dāng)前產(chǎn)品成像，提取當(dāng)前產(chǎn)品 位于某個隨機方位的位置特征，確定當(dāng)前產(chǎn)品在位置特征標(biāo)準(zhǔn)樣本庫中的最優(yōu)解，即確定 產(chǎn)品成像的當(dāng)前方位，也稱確定周向方位；所述提取位置特征的方法與樣本離線學(xué)習(xí)模塊 中的方法相同；
[0011] 確定周向方位后提取當(dāng)前產(chǎn)品在該方位下的檢測識別特征，進行數(shù)據(jù)重排后，與 識別特征標(biāo)準(zhǔn)樣本庫中同一周向方位下的最優(yōu)解匹配；如果在當(dāng)前方位下檢測識別特征匹 配成功，則根據(jù)檢測需要及確定的檢測步長，轉(zhuǎn)向下一特定方位，成像并提取檢測識別特征 后進行最優(yōu)解匹配，逐個完成當(dāng)前產(chǎn)品在各特定方位的最優(yōu)解匹配；如果在某一個方位下 匹配不成功，則直接將當(dāng)前產(chǎn)品下料到廢品區(qū)；進行下一個產(chǎn)品的在線檢測；所述的提取 檢測識別特征W及數(shù)據(jù)重排的方法與樣本離線學(xué)習(xí)模塊中的方法相同。
[0012] 根據(jù)被檢測產(chǎn)品先驗已知的特性，并不需要對所有方位全部檢測（當(dāng)然也可W全 部檢測）。也即，離線學(xué)習(xí)是對所有方位下成像學(xué)習(xí)；在線檢測則是在特定的幾個方位下即 可完成識別。因為實際檢測識別中，產(chǎn)品擺放方位的隨機性，導(dǎo)致了離線學(xué)習(xí)中所有的方位 圖像都需要采集圖像。在線檢測中在隨機方位下成像，然后根據(jù)位置特征找到當(dāng)前成像的 方位并與標(biāo)準(zhǔn)識別特征庫中的最優(yōu)解匹配識別，然后根據(jù)位置特征在有限的幾個特定方位 下完成檢測識別，運樣可W加快檢測速度。
[0013] 進一步的，對每一方位下產(chǎn)品圖像的待識別子目標(biāo)區(qū)域圖像進行圖像數(shù)據(jù)重排 時，先將任意方位i下的產(chǎn)品圖像X表示為：
[0014]
(1)
[0015] 其中，矩陣中的元素Xki表示圖像在第k行第1列的像素灰度值，圖像大小為KXL; 假設(shè)產(chǎn)品內(nèi)部有S個待識別子目標(biāo)區(qū)域，按照待識別子目標(biāo)區(qū)域在產(chǎn)品中的重要性與可能 出錯的概率依次排序為：1，2,…，S，且每個待識別子目標(biāo)區(qū)域圖像大小分別為K,XL,，其在 圖像中占據(jù)的大小為Kj行，Lj列，0 <j《S;
[001引提取上述S個待識別子目標(biāo)區(qū)域的特征，比如某方向的投影，可分別得到Li，L2,… ，Ls維數(shù)的投影特征向量：
[0017]
(2)
[001引其中，F(xiàn)。，F(xiàn)i2,…，F(xiàn)is分別表示在i方位下的S個待識別子目標(biāo)圖像投影特征向量， 各投影特征向量的維數(shù)或長度分別為子目標(biāo)圖像區(qū)域?qū)挾萀i，L2,…，Ls;
[0019] 將多個子目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)首尾連接重排后可得投影識別特征：
[0020] Fi=[fii(l)，fii(2)，...，fii(Li)，fi2(l)，fi2(2)，...，fi2(L2)，...，fisa)，fis(2)，··· ，fis(Ls)] (3)
[0021] 規(guī)范重寫為：
[002引Fi=(f…，fiM) (4)
[0023] 其中，F(xiàn)i代表該類型產(chǎn)品在i方位下的投影識別特征向量，M為投影識別特征向量 的維數(shù)，M=Li+L2+'''+Ls;
[0024] 提取每一個方位下圖像的投影識別特征向量，作為每一方位下圖像的檢測識別特 征，建立并保存N幅序列圖像的識別特征標(biāo)準(zhǔn)樣本庫：
[00巧]
巧'）
[002引其中，F(xiàn)2,…，F(xiàn)w分別表示產(chǎn)品圖像在N個方位下的檢測識別特征。
[0027] 所述的圖像數(shù)據(jù)重排W及投影特征向量能夠充分的提取出樣品的特征信息，使樣 品檢測的結(jié)果更加精確。針對不同的產(chǎn)品可W提取不同的投影特征向量。
[002引進一步的，提取S個待識別子目標(biāo)區(qū)域的特征時，是提取S個待識別子目標(biāo)區(qū)域的 垂直投影。
[0029] 進一步的，在樣本離線學(xué)習(xí)模塊和產(chǎn)品在線檢測模塊中，通過提取第i方位下整 幅圖像中的一個特征明顯且不會出現(xiàn)缺陷的子區(qū)域作為周向第i方位的位置特征并保存。 所述特征明顯且不會出現(xiàn)缺陷的子區(qū)域是指本領(lǐng)域技術(shù)人員知道的產(chǎn)品內(nèi)部根本不會出 現(xiàn)缺陷的圖像子區(qū)域。
[0030] 本發(fā)明所用到的裝置如圖1所示，該裝置包括：x射線實時成像模塊，由計算機處 理單元發(fā)出指令，機電控制模塊將被檢測產(chǎn)品送到檢測工作臺后，對被檢測產(chǎn)品成像，然后 將獲得的圖像送給計算機處理單元進行檢測識別。
[0031] 所述機電控制模塊，主要包括上下料裝置和檢測工作臺。
[0032] 所述上下料裝置，用于對不同型號的產(chǎn)品按照工廠檢測流水線，將批量產(chǎn)品按照 設(shè)定的節(jié)拍送到檢測工位；對檢測完的產(chǎn)品按照合格與否分類下料。
[0033] 所述檢測工作臺，可W360°自由旋轉(zhuǎn)，W滿足對產(chǎn)品全周向方位成像；工作臺可 W上下調(diào)整W適應(yīng)不同型號產(chǎn)品的尺度要求。
[0034] 所述計算機處理單元，用于對獲得的產(chǎn)品圖像快速檢測識別。
[0035] 采用本發(fā)明的技術(shù)方案，可實現(xiàn)對產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)及裝配質(zhì)量的快速自動檢測識 另IJ，且識別準(zhǔn)確率高。本發(fā)明的優(yōu)點：（1)根據(jù)產(chǎn)品內(nèi)部先驗已知的缺陷特征，一般都可在 有限的幾個方位下完成對產(chǎn)品的檢測識別，且由于在線檢測中對子目標(biāo)圖像區(qū)域的提取識 別代替了對產(chǎn)品整個圖像本身的識別，必然會提高檢測識別的速度與識別準(zhǔn)確率。（2)離線 學(xué)習(xí)中根據(jù)最大采樣步長對產(chǎn)品在所有方位下成像并提取識別特征與位置特征，保障了在 線檢測過程中產(chǎn)品可隨機擺放，根據(jù)位置特征找到在標(biāo)準(zhǔn)樣本庫中的最優(yōu)解，進而在當(dāng)前 方位下與特定的幾個有限方位下完成快速識別，提高了效率。（3)本發(fā)明產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)重排 采用了對產(chǎn)品內(nèi)部各個待識別子目標(biāo)區(qū)域圖像的灰度值先進行垂直投影，然后將多個子目 標(biāo)區(qū)域投影數(shù)據(jù)首尾連接重排得到投影識別特征，一般地，根據(jù)產(chǎn)品特征也可采用水平投 影，或直接將各個待識別子目標(biāo)區(qū)域的像素灰度值重排，或?qū)Ω鱾€待識別子目標(biāo)區(qū)域圖像 提取其它特征或做其它變換法后的數(shù)據(jù)重排。
【附圖說明】
[0036] 圖1為本發(fā)明成像裝置實施例的組成結(jié)構(gòu)示意圖。
[0037] 圖2為本發(fā)明X射線快速自動檢測方法實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0038]圖3為本發(fā)明對合格樣品離線學(xué)習(xí)實施例的流程圖。
[0039] 圖4為本發(fā)明對某一方位下多個待識別子目標(biāo)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)重排實施例的流程 圖。
[0040] 圖5為本發(fā)明對批量產(chǎn)品在線快速自動檢測方法實施例的流程圖。
[00川 1-檢測工作臺，2-射線源，3-X射線實時成像模塊，4-圖像采集電路，5-機電控制 模塊，6-計算機處理單元，7-被檢測產(chǎn)品。
【具體實施方式】
[0042] 為了使本發(fā)明的技術(shù)方案更加清楚、明白，W下參照附圖并舉實施例，對本發(fā)明所 述方案作進一步的詳細說明。
[0043]圖1為本發(fā)明成像檢測裝置實施例的組成結(jié)構(gòu)示意圖，計算機處理單元6發(fā)出指 令，機電控制模塊5將被檢測產(chǎn)品送到可360°自由旋轉(zhuǎn)的檢測工作臺1后，對被檢測產(chǎn)品 7成像，圖像采集電路4將獲得的圖像送給計算機處理模塊進行檢測識別。如圖2所示，該 裝置對產(chǎn)品的檢測包括：樣本離線學(xué)習(xí)模塊和產(chǎn)品在線檢測模塊。
[0044]圖3為樣本離線學(xué)習(xí)模塊實施例的工作流程，對于每一種確定型號的產(chǎn)