基于二维信息熵图像分割的缺陷识别方法
Defect detection method based on 2D entropy image segmentation作者机构:哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室哈尔滨150001
出 版 物:《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)
年 卷 期:2016年第37卷第12期
页 面:25-28页
核心收录:
学科分类:080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程(可授工学、理学学位)] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学(可授工学、理学学位)] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金:国家自然科学基金资助项目(51375002 51005056) 黑龙江省博士后科研启动基金资助项目(LBH-Q13079)
摘 要:为了提高无损检测的工作效率及可靠性,研究超声图像中缺陷目标的自动识别方法.根据超声D扫描图像的特征,在背景杂波抑制及噪声抑制的基础上,采用基于KSW二维信息熵的阈值分割方法对图像进行二值化处理.结果表明,由于不能兼顾图像各处的细节信息,基于二维信息熵的全局阈值图像二值化方法会产生欠分割.当图像尺寸较大时,全局阈值方法会丢失许多像元数目不多的集群,造成小目标的漏检.基于二维信息熵的局部阈值法充分考虑了图像的局部区域特征,能有效地识别图像中的缺陷目标,从而提高缺陷检出率.