基于SLIC超像素算法和密度聚类的TA2钛板表面缺陷定量化评估研究

作者：陈宸; 叶波^*; 邓为权; 包俊; 曾辉耀

来源：电子测量与仪器学报, 2019, 33(11): 128-135.

DOI：10.13382/j.jemi.B1902294

• 涡流检测
• C扫描图像
• 图像分割
• 超像素算法
• 密度聚类

由于边缘效应的影响,TA2钛板涡流C扫描图像中缺陷区域与背景区域混杂,边缘对比度低,难以实现缺陷区域定量化评估。针对以上问题,提出了一种基于简单线性代聚类(SLIC)超像素算法和密度聚类算法的涡流C扫描图像分割方法。首先对TA2钛板进行涡流无损检测,获得包含有TA2钛板表面缺陷的涡流C扫描图像;然后利用SLIC超像素算法将获得的C扫描图像预分割成若干小区域;最后通过密度聚类算法对预分割后的C扫描图像进行区域合并,得到受检测TA2钛板C扫描图像中的缺陷区域,通过对缺陷区域进行细化处理和轮廓跟踪可以得到TA2钛板缺陷区域的估计长度,实现对TA2钛板表面缺陷的定量化评估研究。实验结果表明,该方法能够有效地实现受检测的TA2钛板表面缺陷的可视化、定量化分析,与传统的图像分割方法相比分割效果更优、准确性更高。

• 单位
  自动化学院; 昆明理工大学