核心提示：浅谈射线检测图像的识别曾祥照（南海市粤海钢制品有限公司 广东 528247）摘 要 概述了射线检测图像识别的影响因素；采取人工识别图像是可行的；智能化识别图像是发展方向。关键词 射线检测 图像 识别A summary of identify the x-ray test image（Nanhai Y...
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浅谈射线检测图像的识别 |
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曾祥照 |
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（南海市粤海钢制品有限公司 广东 528247） |
| 摘 要 概述了射线检测图像识别的影响因素；采取人工识别图像是可行的；智能化识别图像是发展方向。 |
| 关键词 射线检测 图像 识别 |
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A summary of identify the x-ray test image |
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（Nanhai Yuehai Steel Products Co.,Ltd Guangdong 528247） |
| Abstract This article introduces the influencing factor in identify with the x-ray test image. It’s Feasible and possible to identify the image artificiality. It’s developmental way to identify the image with artificial intelligence. |
| Key words ray test Image Identify |
| 在射线实时成像无损检测技术中，目前图像采集技术和图像处理技术已比较成熟，而图像自动识别技术还存在一定的难度。 |
| 1. 存在的问题 |
| 例如在钢焊缝X射线实时成像无损检测中，计算机对焊缝缺陷的定位、定量、定级比较容易做到，而对焊缝缺陷（裂纹、未熔合、未焊缝、条状夹渣、气孔等）的定性则比较因难，这是因为： |
| （1）缺陷形状识别比较困难 |
| 图像组成的基本单元是像素，如果一幅图像中所包含的像素越多，图像就越清晰，图像的质量就越高。从目前射线实时成像技术和计算机图像处理技术来看，图像质量的提高特别是图像清晰度的提高已经不是很困难的事，但是，图像清晰度的提高，只是有利于图形之间边界的分辨即缺陷的定位和定量，它不能代替图像形状的识别即缺陷的定性；由于缺陷形状较复杂，给图像的自动识别带来一定的困难。 |
| （2） 图像识别需要建立数学模型 |
| 焊缝缺陷是具有一定的立体形状的，而投影到成像平面上则是二维图像。识别缺陷的几何形状，即识别缺陷的图像特征，首先应建立多个能够描述不同边界形状或图像特征的数学模型，否则很难用计算机程序来自动识别缺陷。建立数学模型往往不是无损检测专业的强项，需要多个学科的配合和支持才能实现，这就需要启动系统工程；而启动系统工程又需要强有力的组织和较大的资源，这在一般性的无损检测研究课题中是难于做到的。 |
| 2. 图像的人工识别 |
| 虽然图像自动识别在一般性的无损检测研究课题中存在暂时的困难，但也不能因此而影响射线实时成像应用的步伐，因此，图像的人工识别就提到了议事日程。在射线实时成像检测的图像中按照什么特征来识别不同的物质？这是图像识别首先要考虑的问题。检测的物体（例如钢焊缝及其缺陷）总是具有一定的自身物理特征的，例如形状和密度等。根据射线衰减定律，射线透过物质后被衰减，影响衰减的主要因素是被检物体的形状（厚度）和密度，物质形状（厚度）和密度的变化会引起图像中灰度的变化，这就是说图像灰度的变化是图像识别的基本条件。 |
| 每种物体都有区别于其他物体的自身物理特征，这是矛盾统一体中的共性与个性的区别。图像识别的基本思路可以从研究图像的共性与个性切入命题。例如“气瓶钢焊缝X射线实时成像检测研究”课题，对焊缝缺陷的定位、定量、定级是通过计算机来完成，而焊缝缺陷的定性则用人工方式来识别。课题组从做对比试验开始，逐渐了解气瓶钢焊缝缺陷识别的个性特征，虽然它不完全代表所有钢板焊缝缺陷的共性特征，但它对气瓶薄钢板焊缝个性特征是适用的，这样就使研究范围缩小，研究课题有可能较快地取得成效。对比试验具体做法是，挑选出50个有各种缺陷的钢瓶，对50个钢瓶的焊缝分别进行X射线照相拍片和X射线实时成像检测。因为课题组成员对X射线胶片照相底片中焊缝缺陷的形状特征、对比度变化已经积累了较丰富的经验，因此可以用胶片照相底片作为图像识别试验的参照物，由此引伸到对X射线实时成像检测图像的识别。由多组评定人员分别对试验资料（底片和图像）进行多次的对比观察，逐渐建立起图像评定人员对缺陷图像识别的感性认识，再综合上升到理性认识，统计结果表明，图像的识别与底片的识别相符率达90%以上。当然，射线实时成像检测与射线胶片照相检测毕竟在检测原理上和检测方法上存在不同，要求两者的识别完全符合是不太可能的。 |
| 实践证明，用对比分析建立起来的图像人工识别方法在当前技术水平条件下是可行的，与当前无损检测五大常规的缺陷定性方法均为人工定性的现实情况是相适应的，它能够使气瓶钢焊缝射线实时成检测课题的研究成果较快地转化为实际应用。由于气瓶属于压力容器管理的范畴，图像人工识别的方法得到了压力容器质量技术监督部门的认可。在GB17925—1999《气瓶对接焊缝X射线实时成像检测》标准中，焊缝缺陷的定性是以人工识别为前提的。 |
| 图像的人工识别能够发挥无损检测人员的经验和智慧，使检测图像中焊缝缺陷性质的判断与评定会更加准确，即使是将来实现了智能化的图像自动识别，对被检测物体缺陷的判断与定性，人工识别还会起到最终决定的作用。（据了解，现在卫星图像的最终识别仍然是以人工识别为准。）从这个角度出发，更加证明了无损检测人员资格鉴定与考核的重要性和必要性。 |
| 3. 图像的智能化识别 |
| 图像智能化识别是射线实时成像技术的发展方向，它与卫星图像的自动识别系统有相同之处，虽然射线实时成像图像自动识别系统比起卫星图像的自动识别系统要简单，但毕竟是一项系统工程，需要通过系统的方法来解决。相信通过多学科的共同努力，射线检测图像智能化识别会得以实现。 |