一、引言
 

　　在工業(yè)制造、航空航天、能源電力等眾多領(lǐng)域，確保關(guān)鍵部件的質(zhì)量至關(guān)重要。X射線無損探傷作為一種重要的檢測手段，能夠直觀地呈現(xiàn)物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。然而，由于成像過程中受到噪聲干擾、對比度不均等因素影響，原始圖像質(zhì)量往往欠佳，需要有效的圖像增強(qiáng)技術(shù)來改善視覺效果，同時(shí)，精準(zhǔn)的缺陷識別算法對于準(zhǔn)確判斷缺陷類型、尺寸和位置起著決定性作用。本文聚焦于X射線無損探傷圖像增強(qiáng)與缺陷識別算法展開深入研究。
 

　　二、圖像特點(diǎn)及問題分析
 

　　X射線穿透被檢測物體后，X射線無損探傷依據(jù)不同部位對射線吸收程度的差異形成影像。這類圖像常伴有量子噪聲，表現(xiàn)為隨機(jī)分布的顆粒狀亮點(diǎn)或暗點(diǎn)，掩蓋了細(xì)微的缺陷特征；而且，受探測器性能、散射射線等因素制約，圖像整體對比度偏低，邊緣模糊不清，給后續(xù)的缺陷識別帶來較大挑戰(zhàn)。
 

　　三、圖像增強(qiáng)算法
 

　　1.去噪處理：采用中值濾波算法，它以像素鄰域內(nèi)灰度值的中位數(shù)替代該像素原值，能有效抑制椒鹽噪聲，保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)。對于高斯噪聲為主的復(fù)雜噪聲環(huán)境，自適應(yīng)維納濾波則更為適用，它根據(jù)局部圖像的統(tǒng)計(jì)特性動態(tài)調(diào)整濾波參數(shù)，使降噪后的圖像更貼近真實(shí)場景。
 

　　2.對比度提升：直方圖均衡化是經(jīng)典方法之一，通過對圖像灰度級分布進(jìn)行重新映射，擴(kuò)展灰度范圍，增強(qiáng)整體對比度。但傳統(tǒng)直方圖均衡化易出現(xiàn)過度增強(qiáng)現(xiàn)象，導(dǎo)致部分區(qū)域細(xì)節(jié)丟失。為此，改進(jìn)的基于分塊的直方圖均衡化應(yīng)運(yùn)而生，將圖像劃分為若干子塊，分別進(jìn)行處理，兼顧全局與局部對比度優(yōu)化，突出不同區(qū)域的缺陷特征。
 

　　3.邊緣銳化：利用拉普拉斯算子等微分算子對圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，強(qiáng)化邊緣處的灰度變化，凸顯輪廓信息。結(jié)合閾值處理，可選擇性地突出重要邊緣，為后續(xù)缺陷定位提供清晰邊界。
 

　　四、缺陷識別算法
 

　　1.基于模板匹配的方法：預(yù)先構(gòu)建各類典型缺陷的標(biāo)準(zhǔn)模板庫，如氣孔、夾雜、裂紋等。在待檢測圖像中，通過滑動窗口遍歷，計(jì)算窗口內(nèi)圖像與各模板的相關(guān)系數(shù)，當(dāng)超過設(shè)定閾值時(shí)判定為匹配成功，即發(fā)現(xiàn)相應(yīng)缺陷。該方法簡單直觀，但對模板質(zhì)量和尺度適應(yīng)性要求較高。
 

　　2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法：支持向量機(jī)(SVM)憑借其優(yōu)秀的小樣本分類能力，在缺陷識別領(lǐng)域嶄露頭角。提取圖像的形狀、紋理、灰度共生矩陣等多維度特征，組成特征向量輸入SVM模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對不同缺陷類型的分類判別。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)更是近年來的研究熱點(diǎn)，它具有強(qiáng)大的自動特征學(xué)習(xí)能力，能直接從海量圖像數(shù)據(jù)中挖掘深層次語義信息，大幅提升復(fù)雜背景下缺陷識別的準(zhǔn)確率。
 

　　五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
 

　　選取多個(gè)實(shí)際工業(yè)部件的X射線探傷圖像作為測試集，分別運(yùn)用上述圖像增強(qiáng)和缺陷識別算法進(jìn)行處理。結(jié)果表明，綜合運(yùn)用多種增強(qiáng)算法后，圖像的信噪比顯著提高，缺陷可視度明顯增強(qiáng)；
 

　　六、結(jié)論
 

　　X射線無損探傷圖像增強(qiáng)與缺陷識別算法的持續(xù)優(yōu)化，為保障工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量筑牢堅(jiān)實(shí)防線。未來，隨著人工智能技術(shù)的深度融合，有望進(jìn)一步突破現(xiàn)有局限，實(shí)現(xiàn)智能化、自動化的高精度探傷，助力制造業(yè)邁向新高度。