图像处理技术在X射线检测中的应用研究

王 兵 刘 英 王 速 广东宁源科技园发展有限公司

图像处理技术在X射线检测中的应用研究

王 兵 刘 英 王 速 广东宁源科技园发展有限公司

无损探伤；CCD；信噪分离；视域限制

1.系统模拟简图

X射线源产生X射线，通过被测物投射到像增强器上，由CCD将图像信号采集，通过图像采集卡将模拟信号转化为数字信号，送入计算机进行图像处理，处理结果可用于物体的尺寸检测或无损探伤检测，也可扩展应用于其他无损检测中。

2.图像处理部分

由CCD直接采集X光像增强器上的图像并不清晰，图像噪声影响严重、边缘模糊，严重影响检测的精度和可靠性。这是影响电缆图像检测结果的俩个关键因素，通过软件处理，来提高成像质量，使得检测结果更加准确是系统设计的初衷。

2.1 图像的二值化

为了进行图像识别，需要将经过拍摄到的图像二值化，因为CCD摄取的图像为灰阶图像，图像上得任一像素处的灰度级范围为。当，像素颜色为黑色；当，像素颜色为白色；当，像素显示黑与白之间的中间色。所谓图像的二值化，就是使灰度级只能取0或1，即像素颜色只能为白或者黑，称为图像二值化。

图像二值化的目的是为了从本底图像中检测出异物，即将图像中背景和杂质分离开。图2为二值化处理后瓶装药液图像，图中的3个白点为药液中杂质。可以看出，经过处理后的图像可以清晰的分离出杂质与背景，但图中瓶子边缘并不明显。

图2 瓶装药液中杂质

2.2 灰度图像噪声

影响系统性能的最关键的因素是图像的噪声，噪声的来源有很多种，系统中的主要的噪声是椒盐噪声，它是一种在图像中产生黑色、白色点得脉冲噪声。该噪声在图像中显现较为明显，对图像分割，边缘检测、特征提取等图像处理具有严重的破坏作用。使本来就微小的导体半导电屏蔽层和绝缘半导电屏蔽之间的灰度差别很难被区分。是由CCD采集X光像增强器上的图像，可以看出图像上噪声明显，有很多黑白相间的噪声点，并且随机分布，成像质量差。

处理随即噪声最为有效的办法就是采用帧叠加的办法，依据统计学理论，设随即量X（一点图像的亮度）服从高斯分布，

2.3 图像平滑滤波

图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声；在频率域内，由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。

在程序设计中采用中值滤波去掉图像中随即噪声，然后采用判断曲线斜率的方法找出灰度分布曲线中的突变位置，可以判定此处为相邻俩层的交界处，利用这种方法，能够判定出由灰度不同而产生的临界差异。通过计算临界距离可以算出被测物体尺寸。

3.理论算法与程序设计

3.1 多帧叠加滤波

多帧叠加是去除随即噪声的有效手段，是属于时域滤波的一种。多帧叠加是根据临帧之间的图像信息相关的、而噪声是非相关的特点实现的。

信噪比SNR在积累N（1.2.3…n）帧后变为（1）

其中SNR0为单帧图像的信噪比， PS为信号功率， PN为噪声信号功率。由式（1）可知，图像进行N帧叠加后信噪比可以提高N倍，可见对伴随大量随机噪声的图像进行帧叠加具有较好的降噪效果。

3.2软件设计

以下程序为图像处理过程中回调函数的部分程序：

int CALLBACK XRView::

SnapCallback（HV_SNAP_INFO *pInfo）

｛//设定图像帧数和图像缓冲区

pDesc->nNumberOfPic+=1；

if（pDesc->nNumberOfPic==1）

｛FillMemory（pDesc->m_pRawBuffer De--noise，pDesc->nMaxWidMd*pDesc->nMaxHeiMd*4，0x00）；

Return 1；｝

int nTimes=pDesc->nMaxWidMd*pD--esc->nMaxHeiMd；//最多图像采集帧数

int nPic=pDesc->nNumberOfPic-1；

//设定时间变量st1和st2，用于计算图像采集速度

SYSTEMTME st1，st2；

::GetLocalTime（&st1）；

//叠加采集到的图像，不进行实时图像显示

通过对原始图像处理，叠加算法在保证处理速度的同时实现了良好的降噪效果。

4.图像处理结果

图4是经过本算法处理后的X射线鉴别率板图像，从图像中可以明显看出， X射线鉴别率板上的6.3lp/mm能够清晰的辨识出来，达到进口线阵和面阵的水平，效果达到了业界先进器件所能实现水平。

图4

图5是对电缆的内芯和外皮尺寸检测时的灰度图像，这是经时频滤波及对比度拉伸变换后的单芯电缆图片，图中对电缆图像进行了灰度扫描得到了灰度分布曲线，从图中可以明显看出灰度变化，通过空气-半导层-绝缘层交接处的灰度斜率变化，可以计算处外层成像对比度非常低的半导层的厚度。

图5

5.结束语

利用图像处理技术配合X射线无损检测方法，能够快速准确检测电缆内径尺寸，检测精度可达到6.3lp/mm以上，突破人眼对比灵敏阈的限制，实现了低对比度图像的高精度边缘识别，实现了壁厚尺寸检测。通过平滑滤波对图像边缘进行处理并采用边缘提取算法，对投影成像中的投影误差进行了分析，并提出了分段式变放大率系数补偿方案，使测量精度达到0.2mm。

［1］ 孙振路，郭海楼，李野.X射线电缆尺寸检测软件设计.中国科技信息.2008-09-01.

［2］ 陈淑荞（导师：全斌）.数字图像特征点提取及匹配的研究.西安科技大学硕士论文.2009-04-20.

本文分析了X射线成像检测系统噪声产生原因，结合传统图像处理降噪方法，提出了一种信噪分离技术，通过数字图像灰度化和多帧叠加的办法，提取特征图像，将被噪声污染的信号量独立分离出来，用平滑滤波技术对图像边缘进行判定。实验结果表明，这种技术不受人眼视域限制，对灰度图像进行准确定量分析，特别是在图像尺寸检测和药液杂质检测应用中，效果明显。