基于三維CT圖像的渦輪葉片缺陷檢測技術(shù)研究.pdf

1、空心渦輪葉片無損檢測與分析是突破新一代航空發(fā)動機渦輪葉片研制瓶頸和質(zhì)量保證的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)檢測方法難以滿足檢測的需要，基于工業(yè)體積CT的檢測技術(shù)成為了葉片檢測領(lǐng)域的研究熱點。本文結(jié)合圖像分割、序列圖像處理及科學(xué)可視化領(lǐng)域取得的進展，研究了基于三維CT圖像序列的渦輪葉片缺陷檢測技術(shù)，并開發(fā)了相應(yīng)的軟件原型系統(tǒng)。主要完成的研究內(nèi)容包括如下幾個方面： 1、針對實際工業(yè)CT圖像存在較強噪聲的特點，對切片圖像進行

2、預(yù)處理。本文分析了CT圖像噪聲的來源和性質(zhì)，建立噪聲的模擬數(shù)學(xué)模型。結(jié)合缺陷目標邊緣模糊且灰度對比度較低的特性，提出了估計高斯噪聲方差的圖像序列混合濾波方法。采用圖像層間傳遞高斯噪聲方差參數(shù)，對于不同性質(zhì)的像素采用不同濾波算法，有效地提高濾波精度和準確性，并能夠較強地保存圖像邊緣細節(jié)信息。 2、針對工業(yè)CT圖像低對比度缺陷分割問題，提出了綜合運用多閾值分割、連通區(qū)域提取、區(qū)域生長等一系列算法的拓撲區(qū)域分割算法，將整幅圖像中的低對

3、比度問題轉(zhuǎn)化為在不同拓撲結(jié)構(gòu)中的較高對比度分割問題，提高缺陷分割精度和準確度。并且針對存在較大噪聲影響的特點，分析低對比度缺陷目標區(qū)域和噪聲目標區(qū)域的灰度分布，提出改進的低對比度缺陷分割算法，進一步提高缺陷檢測精度，有效地區(qū)分噪聲區(qū)域和缺陷區(qū)域。 3、針對二維缺陷檢測存在歧義性的特點，提出一種適合工業(yè)CT圖像序列的三維缺陷檢測方法。根據(jù)工業(yè)CT圖像序列各向同性及缺陷實體在圖像序列層間位移和變化較小的特點，結(jié)合多目標跟蹤思想，利用