基于改進CV模型和PCNN的NSST域焊接缺陷提取

文方青　葉志龍　張弓

摘要：為了精確地提取焊接缺陷，進一步提高缺陷檢測的準確性，提出了一種基于改進Chan-Vese（CV）模型和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡（pulse coupled neural network，PCNN）的非下采樣Shearlet變換（non-subsampled Shearlet transform，NSST）域焊接缺陷提取方法。首先，對焊接缺陷圖像進行NSST分解，對得到的低頻分量采用PCNN提取出缺陷的主要區(qū)域；然后，利用背景抑制后的低頻分量和高頻分量構造出高頻特征圖像，并對其進行粗分割，再利用改進的CV模型尋找最優(yōu)輪廓，提取出缺陷精細輪廓；最后，融合缺陷的主要區(qū)域和精細輪廓信息得到最終的結果。實驗結果表明，與其他缺陷提取法相比，所用方法提取的缺陷結構更為完整，缺陷輪廓更為精細。

關鍵詞：焊接缺陷； 輪廓提??； 非下采樣Shearlet； 改進的CV模型； 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號： TP 301.6 文獻標志碼： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2015.01.013

Abstract：In order to extract welding defect more accurately and further improve the accuracy of defect detection， a welding defect extraction method based on improved Chan-Vese（CV）model and pulse coupled neural network（PCNN）in the non-subsampled Shearlet transform（NSST）domain is proposed. Firstly， a welding defect image is decomposed by NSST. The main region of defect is obtained through processing low-frequency component by using PCNN. Then， high-frequency feature image is constructed through low-frequency after background suppression and high-frequency， and improved CV model is used to search optimal contour of defect after coarse segmentation. Finally， the final defect is extracted by fusing main region and fine contour of welding defect. Compared with recently proposed defect extraction methods， the extracted welding defect using the proposed method has more complete structure and optimal contour.

Keywords：welding defect； contour extraction； non-subsampled Shearlet； improved CV model； pulse coupled neural network

引 言

隨著圖像處理技術的發(fā)展，對X射線焊接圖像進行缺陷檢測已成為焊接產(chǎn)品質量評判的重要手段。作為缺陷檢測的關鍵步驟，焊接缺陷提取的準確性直接影響缺陷特征參數(shù)的計算，決定了缺陷檢測的性能。

焊接缺陷圖像通常對比度較低、背景起伏大，且伴有少量的噪聲，易淹沒如氣孔、細裂紋之類細小缺陷[1-3]。而缺陷提取就是要從不穩(wěn)定的背景和噪聲中將缺陷的全部信息盡可能地分離出來，焊接缺陷的提取包括缺陷的分割及其輪廓的提取[4]?，F(xiàn)有的缺陷提取方法主要有閾值分割法、模型法和多尺度幾何分析法。其中基于閾值分割的缺陷提取法較為簡單，應用也較廣，此方法通常是考慮圖像灰度分布，選取一個最佳閾值分離出背景與目標，但閾值選取難以自適應選取，易丟失細小目標。文獻[5]提出了選用對稱Tsallis交叉熵作為分割質量的評價指標，克服了傳統(tǒng)閾值選取方法對弱小目標的失效，但此方法在圖像受噪聲干擾時，易產(chǎn)生錯分現(xiàn)象，適應性仍不強。模型法主要有PCNN和CV模型。其中PCNN是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡，其圖像處理結果更符合人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng)，但由于難以確定PCNN最佳迭代次數(shù)，其獲得的缺陷的邊緣往往較為粗糙，且結果易受噪聲干擾[6-7]。CV模型可有效利用圖像的先驗信息知識，對于弱邊緣圖像有較好的分割效果，已成功應用于焊接圖像的識別[8]。但CV模型對于初始條件較為敏感，計算效率較低[9-10]。多尺度幾何分析具有局部性、各向異性、多方向性等特性，對于圖像的邊緣細節(jié)信息有較好的捕捉能力。該方法將圖像分解為高低頻分量，并采取不同策略分別進行缺陷提取，最后融合二者的結果得到最終的缺陷區(qū)域[11-12]。文獻[13]研究了一種基于非下采樣Contourlet變換（non-subsampled Contourlet transform，NSCT）和PCNN的缺陷提取方法，取得了較好的效果，然而該方法采用的NSCT高頻方向數(shù)受到分解層數(shù)的制約，未能最優(yōu)表達圖像方向信息，且用于高頻分量缺陷提取的PCNN難以分辨噪聲和缺陷的細小邊緣。Shearlet變換較NSCT能夠自適應地跟蹤圖像奇異曲線方向，方向選擇更為豐富，但其缺乏平移不變性，易產(chǎn)生階梯效應[14-15]。針對上述問題，可考慮采取NSST代替NSCT，以克服Shearlet產(chǎn)生的偽Gibbs效應，更為有效地捕捉缺陷的細節(jié)信息；利用PCNN提取低頻分量的缺陷主要區(qū)域；在CV模型中加入移動因子，改善邊緣的逼近效果，并利用其提取高頻分量中的缺陷，避免細節(jié)的丟失。

1 非下采樣Shearlet域的焊接缺陷提取

1.1 非下采樣Shearlet變換

同NSCT類似，NSST分為多尺度分解和方向分析兩部分，即圖像首先經(jīng)過非下采樣拉普拉斯金字塔（non-subsampled Laplacian pyramid，NSLP）分解，得到一個低頻分量和一個高頻分量，得到的低頻分量再經(jīng)過非下采樣拉普拉斯金字塔分解完成下一級分解，以此類推完成多尺度分解。方向分析是通過改進的剪切濾波器完成的，即圖像經(jīng)n層NSST分解，可得到2n+2個與源圖像同尺度的高頻子帶圖像。

1.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡（PCNN）

PCNN是受哺乳動物神經(jīng)元模型啟發(fā)而提出的一種新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡。PCNN的每一個神經(jīng)元都是由接收、非線性連接調制和脈沖產(chǎn)生3部分組成，設F為神經(jīng)元的反饋輸入，則可表示為：

PCNN的工作流程為：神經(jīng)元的接收部分反饋輸入Fij[n]和Lij[n]，經(jīng)過調制產(chǎn)生Uij[n]，再與按指數(shù)衰減后的閾值門限θij比較，來確定是否產(chǎn)生脈沖，若Uij[n]>θij[n-1]，則脈沖產(chǎn)生，PCNN被點火。焊接缺陷處的像素值一般與周圍的焊道部分有明顯的區(qū)別，當缺陷處的某一神經(jīng)元觸發(fā)脈沖點火，脈沖信號便會通過連接輸入L傳遞給鄰近的神經(jīng)元，造成與該神經(jīng)元像素值相似的鄰近像素點趨于同步點火，即提取出缺陷所在的區(qū)域。

1.3 改進的CV模型

CV模型未考慮圖像的局部信息，僅考慮了圖像各均勻區(qū)域的均勻信息，雖可得到圖像的漸進型邊緣，但分割結果存在誤差。針對這一問題，可考慮加入移動因子，以減小分割誤差，提高計算效率[17]。若O（C）和I（C）分別為可變曲線C的內部和外部，則CV模型可表示為：

采用移動因子s作為權值，一方面可調整曲線內外區(qū)域的灰度均值，使得目標的總體灰度值能保持大致不變，促使0-水平集平面接近于目標平面；另一方面，移動因子可根據(jù)邊界周圍的凹凸性調整相應點的灰度值，以不斷逼近最優(yōu)的邊界。

2 焊接缺陷提取算法

基于上述分析，本文提出了一種基于改進CV模型和PCNN的NSST域的焊接缺陷提取方法，現(xiàn)以一副焊接夾鎢缺陷為例，說明本文算法的步驟和流程，具體步驟如下。

Step1：非下采樣Shearlet變換。對焊接圖像進行單層非下采樣Shearlet分解，得到1個低頻分量和6個高頻分量，其中用于非下采樣拉普拉斯塔式分解的濾波器選擇“maxflat”，進行方向分析的窗函數(shù)為“Meyer”。

Step2：利用低頻圖像進行缺陷粗分割。將低頻圖像作為PCNN的輸入源圖像，利用香農(nóng)熵作為判斷PCNN的最佳迭代次數(shù)標準，經(jīng)PCNN處理得到粗分割后的焊接缺陷圖像，PCNN的迭代方程為式（2）～式（6），其中VL=Smax，β=0.4，αθ=0.3，Vθ=0.2，連接權矩陣M和W設置如下：

Step3：低頻圖像背景抑制。焊接缺陷圖像通常對比度較低，背景起伏較大，而焊道部分灰度值一般偏大?？筛鶕?jù)圖像直方圖曲線的一個谷值拐點尋找相應的閾值，將起伏的背景部分直接置0，以減少背景對于缺陷提取的干擾。為了防止由于直方圖曲線局部起伏導致的閾值誤選，本文選用B樣條曲線對直方圖曲線進行擬合。

Step4：高頻特征圖像構造。利用NSST逆變換對背景抑制后的低頻圖像和高頻圖像進行重構，得到高頻特征圖像。

Step5：利用高頻特征圖像進行缺陷精分割。先對高頻特征圖像利用閾值分割對其進行粗分割，將得到的圖像作為改進CV模型的初始條件，不斷逼近缺陷的最優(yōu)邊緣，得到高頻部分的分割結果，其中改進CV模型的輪廓演化方程為式（14），μ=0.01×2552，λ1=λ2=1，ω1=1.65，ω2=1。

Step6：融合高頻分量分割得到的結果。對高頻特征圖像提取的缺陷圖像和低頻圖像提取的缺陷圖像作與操作或者或操作，并采用Sobel算子提取出缺陷的輪廓。一方面可以提取缺陷的精細邊緣，另一方面可有效地去除背景噪聲。圖2為夾鎢缺陷的提取過程示意圖，圖3為本文提出焊接缺陷算法的流程圖。

3 實驗結果與分析

針對本文提出的焊接缺陷提取方法，進行了大量的實驗，同時給出了本文算法和近年來提出的基于二維對稱Tsallis交叉熵的缺陷提取法（STCE）[5]、PCNN缺陷提取法（PCNN）[7]、基于NSCT域特征的PCNN的缺陷提取法的結果（NSCT+PCNN）[12]，依據(jù)主觀視覺和對數(shù)歸一化似然比對上述方法進行了評價和分析。所對比的焊接缺陷方法參數(shù)設置如下：STCE方法中背景與缺陷面積差因子中的可調指數(shù)γ=0.003；PCNN方法中衰減系數(shù)αF，αL，αθ分別為0.1、2.0、1.0；幅度常數(shù)VF、VL、VT分別取為0.5、0.2和20；鏈接權矩陣W取兩個神經(jīng)元的歐式距離的平方倒數(shù)，鏈接系數(shù)β=1，最大迭代次數(shù)為10；NSCT+PCNN方法中采用3層NSCT對缺陷圖像分解，高頻特征圖像由多尺度能量得到，低頻粗分割圖像和高頻特征圖像的分割均由PCNN得到，其設置與PCNN方法相同。本文的焊接缺陷提取實驗均是在Intel（R）Core（TM）2，主頻2.0 GHz，內存2 GB，處理程序為MATLAB R2009a的環(huán)境下進行的。

現(xiàn)以夾鎢、燒穿、焊縫余溫過高3種焊接缺陷圖像為例說明本文提出的焊接缺陷提取方法的有效性。圖4～圖6分別給出了3種缺陷使用STCE、PCNN、NSCT+PCNN及本文方法提取的缺陷結果。其中（a）給出了受到噪聲污染的缺陷圖像、（b）給出了STCE方法提取的缺陷、（c）給出了PCNN方法提取的缺陷、（d）給出了NSCT+PCNN方法提取的缺陷、（e）為本文方法提取的缺陷、（f）為提取出缺陷的輪廓。

由圖4～圖6可看出：3種焊接缺陷圖像均含有大量的噪聲。STCE方法僅對燒穿缺陷有效，對夾鎢和焊縫余溫過高兩種缺陷僅能分割出焊道部分，且殘留了大部分噪聲；由于噪聲對于神經(jīng)元點火機制的影響，PCNN方法雖能提取缺陷的主要區(qū)域，但缺陷的輪廓較為粗糙，然而對于目標較小的缺陷，如圖4中的夾鎢缺陷，PCNN方法提取的缺陷易淹沒在噪聲中；NSCT+PCNN方法提取的缺陷輪廓比PCNN方法提取的缺陷輪廓更為精細，但對于區(qū)域性的缺陷，如圖6中的焊縫余溫過高缺陷，其缺陷提取的區(qū)域偏大。本文方法提取的3種缺陷更為完整，其輪廓更為精細，也更接近于缺陷的實際輪廓，這是因為本文采用的NSST變換能更好地捕捉缺陷的邊緣細節(jié)，用于高頻特征圖像分割的改進CV模型對于缺陷輪廓的逼近也更加準確。

為了進一步說明本文提出的焊接缺陷提取方法效果，以原始缺陷圖像與提取出的缺陷圖像相除的比率圖像對其進行定量評價。以比率圖像的對數(shù)歸一化似然比D及方差RIvar作為評價指標，其中，D描述了提取的缺陷圖像中各區(qū)域的異質性，RIvar表征了圖像的對比度起伏程度。D和RIvar的值越小說明比率圖像中殘留的缺陷結構越少，缺陷提取的效果也就越好。表1給出了圖4～圖6中的3種缺陷圖像應用上述4種缺陷提取方法的評價指標值。

從表1可以看出，本文方法提取的缺陷比率圖像D和RIvar是4種方法最低的，說明本文方法提取的缺陷最接近于真實缺陷，缺陷的結構也是最為完整的。由此可知，本文提出的焊接缺陷提取方法性能優(yōu)于其他3種方法。

4 結 論

本文提出了一種基于改進CV模型和PCNN的非下采樣域焊接缺陷提取方法。通過NSST對焊接缺陷圖像進行分解，有效地捕捉了缺陷的邊緣和方向信息；經(jīng)對低頻分量采用PCNN方法，提取了缺陷的主要區(qū)域；利用改進的CV模型提取了高頻特征圖像的缺陷精細輪廓；由融合缺陷的主要區(qū)域信息和精細輪廓，得到缺陷最終區(qū)域。大量實驗結果表明，與近年來提出的STCE、PCNN、NSCT+PCNN等方法相比，本文方法提取的缺陷更為完整，其輪廓更加清晰，在比率圖像對數(shù)歸一化似然比和方差兩個客觀定量評價指標上也具有一定的優(yōu)勢。

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（編輯：劉鐵英）