厚鋼管X射線圖像中焊縫區(qū)域的檢測(cè)

陳本智, 方志宏, 夏勇, 張靈, 蘭守忍, 王利生?

(1.上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院, 上海 200240; 2. 寶山鋼鐵股份有限公司 研究院, 上海 201900; 3. 寶山鋼鐵股份有限公司 鋼管條鋼事業(yè)部, 上海 201900)

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厚鋼管X射線圖像中焊縫區(qū)域的檢測(cè)

陳本智1, 方志宏2, 夏勇2, 張靈3, 蘭守忍1, 王利生1?

(1.上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院, 上海 200240; 2. 寶山鋼鐵股份有限公司 研究院, 上海 201900; 3. 寶山鋼鐵股份有限公司 鋼管條鋼事業(yè)部, 上海 201900)

由于傳統(tǒng)焊縫區(qū)域檢測(cè)算法難以準(zhǔn)確提取模糊和對(duì)比度低的厚鋼管焊縫區(qū)域，提出一種新的基于魯棒PCA模型的焊縫區(qū)域檢測(cè)算法，該算法能克服傳統(tǒng)方法的不足，并能準(zhǔn)確提取焊縫區(qū)域.首先，收集一序列X射線圖像，并對(duì)其進(jìn)行空域?qū)R及亮度歸一化預(yù)處理.其次，計(jì)算得到系列圖像的背景圖像，并將背景圖像與待測(cè)試X射線圖像張成一個(gè)觀測(cè)矩陣.最后，使用魯棒PCA算法對(duì)觀測(cè)矩陣進(jìn)行低秩與稀疏分解，測(cè)試圖像中的不均勻強(qiáng)度及噪聲被消除，焊縫區(qū)域被凸顯出來(lái)，通過(guò)全局閾值可將焊縫區(qū)域較好地分割出來(lái).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能較大地消除厚鋼管X射線圖像中噪聲及不均勻強(qiáng)度分布帶來(lái)的干擾、同時(shí)增強(qiáng)模糊的焊縫邊緣及對(duì)比度低的區(qū)域，相比傳統(tǒng)焊縫區(qū)域檢測(cè)算法，具有更高的檢測(cè)靈敏度(0.952)和精度(0.989)，能更好地將模糊和對(duì)比度低的焊縫區(qū)域完整檢測(cè)出來(lái).

厚鋼管；X-ray圖像；焊縫區(qū)域；邊緣檢測(cè)；圖像預(yù)處理

在厚鋼管的X射線圖像中，多數(shù)缺陷位于焊縫區(qū)域內(nèi)，部分缺陷(如搭接)需要通過(guò)分析焊縫區(qū)域的輪廓線的變化而確定.因此，準(zhǔn)確提取焊縫區(qū)域是有效檢測(cè)焊縫缺陷的前提[1-9].另外，焊縫區(qū)域一般只占整幅圖四分之一左右區(qū)域，在焊縫區(qū)域中檢測(cè)各種缺陷可減少系統(tǒng)處理時(shí)間，為算法在實(shí)際生產(chǎn)線上應(yīng)用提供可能[1].厚鋼管的X射線圖像一般噪聲較大、灰度分布不均勻；焊縫區(qū)域的邊緣模糊，焊縫區(qū)域的對(duì)比度低及形狀各異，且其在X圖像中分布位置不固定，如圖1所示.這些使得從X射線圖像自動(dòng)提取完整焊縫區(qū)域變?yōu)槔щy問(wèn)題.基于邊緣檢測(cè)算法，如Roberts, Sobel, Prewitt, Canny等算子，被廣泛用于焊接區(qū)域的邊緣檢測(cè)[1-2].這類方法對(duì)于信噪比高的薄鋼板X圖像中的焊縫區(qū)域的邊緣檢測(cè)效果較好，但應(yīng)用于厚鋼板中X射線圖像時(shí)，容易產(chǎn)生斷裂和虛假瑣碎邊緣.背景差分法是通過(guò)中值濾波[3]或混合高斯建模[4]估計(jì)測(cè)試圖像的背景，從差分圖像中分割出焊縫區(qū)域，由于估計(jì)的背景圖像精度不高，加上厚鋼管焊縫圖像噪聲大，灰度分布不均勻，背景差分法無(wú)法完整將焊縫區(qū)域檢測(cè)出來(lái).局部自適應(yīng)閾值法[5]是根據(jù)局部窗口中焊縫區(qū)域與背景區(qū)域類間方差最大原理來(lái)選擇每個(gè)窗口的最佳分割閾值，從而自動(dòng)分離出焊縫區(qū)域，該方法不需要任何預(yù)處理，能夠自適應(yīng)地分割出亮度分布均勻的焊縫區(qū)域，但對(duì)于亮度分布不均勻或?qū)Ρ榷鹊偷膮^(qū)域，分割效果欠佳.基于水平集主動(dòng)輪廓法[6]通過(guò)使設(shè)置的初始輪廓在一序列外部力和圖像內(nèi)在能量作用下不斷膨脹或收縮，直到收斂，最終使輪廓線停在圖像的邊緣.該方法檢測(cè)結(jié)果精度不太受孤立噪聲、不均勻的亮度分布的影響，但該方法比較依賴初始參數(shù)的選擇，如迭代次數(shù)，初始輪廓的位置.

圖1 不同厚鋼管X射線圖像.(a) 參考圖像FR, (b)～(h) 包含有各種焊縫區(qū)域的X射線圖像

針對(duì)目前方法存在的不足，為準(zhǔn)確提取厚鋼管X射線圖像中的焊縫區(qū)域，本文提出一種新的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)焊縫區(qū)域檢測(cè)算法.首先，收集一個(gè)厚鋼管X射線圖像序列，對(duì)其進(jìn)行空域?qū)R，保證每幅圖像在相同坐標(biāo)系下具有相似的分布位置和相同的尺寸，隨后對(duì)每幅圖像進(jìn)行亮度歸一化以消除不同圖像間強(qiáng)度分布不均勻帶來(lái)的干擾；其次，從每幅圖像中將焊縫區(qū)域分割出來(lái)并去除，并根據(jù)焊縫區(qū)域周圍灰度信息修復(fù)填補(bǔ)焊縫區(qū)域，得到序列圖像的背景圖像；第三，將待測(cè)試圖像做同樣的空域和亮度對(duì)齊處理，并與預(yù)處理后的序列背景圖像張成一個(gè)觀測(cè)矩陣；第四，使用魯棒PCA對(duì)該矩陣進(jìn)行分解，得到待測(cè)試圖像的對(duì)應(yīng)的低秩圖像和稀疏圖像.在待測(cè)試圖像對(duì)應(yīng)的稀疏圖像中，背景較為均勻，而焊縫區(qū)域被凸顯出來(lái)，使用全局閾值可較好地將焊縫區(qū)域分割出來(lái)；最后，通過(guò)相關(guān)形態(tài)學(xué)等后處理去除孤立噪聲點(diǎn)得到最終的焊縫區(qū)域.

1 焊縫邊緣檢測(cè)的數(shù)學(xué)建模

這部分主要介紹檢測(cè)焊縫區(qū)域的數(shù)學(xué)模型的建立.用F表示測(cè)試圖像(分辨率大小為n×m)，F(xiàn)由兩部分組成：焊縫區(qū)域FW和非焊縫區(qū)域的背景圖像FB，如圖2所示，則焊縫區(qū)域通過(guò)式(1)計(jì)算出：

FW=F-FB

(1)

圖2 厚鋼管X圖像看作焊縫區(qū)域疊加在背景區(qū)域上

由圖2及式(1)可知，只要求得FB，就可從X射線圖像中分離各種焊縫區(qū)域，因而檢測(cè)各種焊縫區(qū)域FW的問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求FB，一般常規(guī)算法很難直接從F估計(jì)FB，因而需設(shè)計(jì)新的方法來(lái)估計(jì)FB.

本文通過(guò)收集一序列X射線圖像作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，選擇一幅灰度分布均勻的參考圖像FR，如圖1(a)所示，所有訓(xùn)練和測(cè)試圖像參考FR進(jìn)行空域?qū)R，保證每幅圖像在相同圖像坐標(biāo)系下具有相似的分布位置和相同的尺寸，隨后每幅圖像參考FR進(jìn)行亮度歸一化，使得每幅圖像具有相同的灰度直方圖以消除圖像間不同強(qiáng)度變化的影響，然后對(duì)預(yù)處理后的訓(xùn)練樣本去除焊縫區(qū)域并用其周圍顏色修復(fù)焊縫區(qū)域；去除焊縫區(qū)域的訓(xùn)練樣本外觀基本相似，即這些圖像落在一個(gè)低維子空間，每個(gè)測(cè)試樣本的背景圖像與預(yù)處理后的訓(xùn)練樣本也相似，因此，所有這些訓(xùn)練樣本與單幅測(cè)試圖像F張成列向量組成的矩陣是低秩的，而測(cè)試圖像中的焊縫區(qū)域FW相對(duì)整個(gè)圖像序列是稀疏的，使用魯棒PCA方法將該矩陣分解為一個(gè)低秩矩陣和稀疏矩陣，在低秩矩陣中，其最后一列張成的圖像為測(cè)試圖像的背景圖像FB，而稀疏矩陣中最后一列張成的圖像代表對(duì)應(yīng)測(cè)試圖像中的焊縫區(qū)域FW.

2 焊縫邊緣檢測(cè)計(jì)算框架

這部分主要介紹一種新的焊縫區(qū)域檢測(cè)計(jì)算框架，圖3為算法流程圖.首先收集一序列正常的X射線圖像，并對(duì)其進(jìn)行空域?qū)R和顏色歸一化，接著采用魯棒PCA方法將測(cè)試圖像分解成稀疏圖像和低秩圖像，其中稀疏圖像即為所求的測(cè)試圖像焊縫區(qū)域FW，低秩圖像為測(cè)試圖像的背景圖像FB.通過(guò)二值化稀疏圖像，得到焊縫區(qū)域圖像，對(duì)其相關(guān)形態(tài)學(xué)后處理，提取出焊縫邊緣.

圖3 算法流程圖

2.1 對(duì)X-ray圖像進(jìn)行預(yù)處理操作

這部分主要使用一些預(yù)處理操作去處理收集到的X射線圖像，以便使用魯棒PCA對(duì)測(cè)試圖像分解為稀疏與低秩部分.

1) 首先對(duì)收集到的訓(xùn)練樣本Ψ和測(cè)試樣本{F}參考FR進(jìn)行空域?qū)R，如縮放、平移等剛體變換，保證每幅圖像在相同圖像坐標(biāo)系下具有相似的分布位置和相同的尺寸；

2)Ψ∪{F}中每幅圖像參考FR進(jìn)行亮度歸一化，亮度對(duì)齊公式為：

(2)

式中:F是歸一化之前的圖像，F(xiàn)N為歸一化后的圖像，μ和σ分別是F的灰度均值和方差，μ1和σ1分別是參考圖像FR的均值和方差.

3) 去除Ψ中每個(gè)訓(xùn)練樣本中焊縫區(qū)域，使用現(xiàn)有成熟圖像修復(fù)算法[10]，對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本的焊縫區(qū)域進(jìn)行修復(fù).對(duì)Ψ中每個(gè)圖像依次進(jìn)行1)～3)步處理，處理后的集合表示為ΨB.圖1(a)～(h)是原始圖像，這些圖像的灰度分布不均勻，圖4(a1)～(h1)為對(duì)應(yīng)圖1(a)～(h)中每幅圖像預(yù)處理后背景圖像．從圖中可知，Ψ中每幅圖像依次被空域?qū)R，亮度歸一化以及去除焊縫區(qū)域后，得到的背景圖像表現(xiàn)出非常相似的外觀，不同圖像間的強(qiáng)度變化差異被較大地減小，這些背景圖像組成的矩陣表現(xiàn)出低秩性，便于后續(xù)的魯棒PCA做低秩矩陣恢復(fù).

圖4 圖1(a)～(h)中每幅圖像被預(yù)處理后的背景圖像

2.2 基于魯棒PCA提取焊縫區(qū)域

獲得預(yù)處理后的訓(xùn)練樣本集合ΨB, 如何根據(jù)該集合估計(jì)出測(cè)試圖像F的背景圖像FB, 進(jìn)而根據(jù)式(1)計(jì)算出焊縫區(qū)域FW.由于ΨB中每個(gè)圖像都不包含焊縫區(qū)域，且外觀相似，因此ΨB中每個(gè)圖像應(yīng)落在一個(gè)低維子空間，即ΨB中每個(gè)圖像都可用低維子空間中的基向量的線性組合來(lái)表示.又因ΨB中每個(gè)圖像與測(cè)試圖像的背景也相似，因此可通過(guò)ΨB所在子空間的基底來(lái)逼近測(cè)試圖像的背景圖像.本文采用常見的子空間學(xué)習(xí)算法[11](如PCA，ICA，GMM)學(xué)習(xí)出一個(gè)子空間H，將測(cè)試圖像F投影到H上，在投影圖像FBH中，F(xiàn)的背景圖像得到較好的逼近，然而F中的焊縫區(qū)域也得到較好地表達(dá)，因而估計(jì)的背景圖像FBH與測(cè)試圖像F相似，通過(guò)FW=F-FB≈F-FBH, 無(wú)法較好地提取完整焊縫區(qū)域.可能原因是子空間投影的算法比較合適逼近比較大結(jié)構(gòu)，而焊縫區(qū)域FW屬于較大的結(jié)構(gòu)(一般占整幅圖像的四分之一).因而，通過(guò)逼近或重構(gòu)的思想來(lái)檢測(cè)大結(jié)構(gòu)的焊縫區(qū)域的效果欠佳，需要采用其他新的方式來(lái)估計(jì)F的背景圖像FB.

通過(guò)對(duì)ΨB和經(jīng)過(guò)空域和亮度對(duì)齊后的測(cè)試圖像F觀察發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)除焊縫區(qū)域外，和ΨB中每幅圖像外觀都相似，這些圖像類似一個(gè)緩慢變化的背景，可將ΨB和F看成一個(gè)視頻序列，F(xiàn)中焊縫區(qū)域類似于突然進(jìn)入背景的一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，又由于焊縫區(qū)域相對(duì)整幅圖像,所占比例相對(duì)較小，表現(xiàn)出一定的稀疏性，估計(jì)焊縫背景FB的問(wèn)題類似于視頻序列中的背景建模問(wèn)題[11]，這實(shí)際上是將X射線圖像分解為背景圖像和焊縫區(qū)域的過(guò)程.

RPCA(Robust Principal Component Analysis)[12]能夠?qū)⒏呔S原始數(shù)據(jù)矩陣分解為低秩和稀疏部分，即解決低秩部分被嚴(yán)重破壞后恢復(fù)出低秩部分的問(wèn)題，而測(cè)試圖像F的背景估計(jì)符合這一特性.通過(guò)RPCA對(duì)測(cè)試圖像F分解為稀疏和低秩部分，低秩部分即為F的背景圖像，稀疏部分為F的焊縫區(qū)域圖像，從而實(shí)現(xiàn)焊縫區(qū)域的檢測(cè)．下面是基于RPCA進(jìn)行焊縫區(qū)域提取的具體步驟：

1)將ΨB(I1,I2,…,IN,N=20, 圖像分辨率大小為n×m,m=850,n=540) 中每個(gè)訓(xùn)練樣本和單幅測(cè)試圖像F分別張成一序列向量，將這些列向量組成觀察矩陣Z(v1,v2,…,vN,vF) ∈Rp×q，其中p=n×m,q=N+1, 且p?q,Z的秩r(Z)小于q，表現(xiàn)出低秩性；

2) 觀測(cè)矩陣Z分解為兩部分，低秩矩陣G和稀疏矩陣H，為得到G和H，通過(guò)增廣拉格朗日乘子算法對(duì)式(3)進(jìn)行優(yōu)化，獲得誤差最小化的最優(yōu)的低秩矩陣G1(g1,g2，…，gN,gq)和稀疏矩陣H1(h1,h2,…,hN,hq).其中，g1,g2,…,gN和h1,h2,…,hN分別表示對(duì)ΨB中每幅訓(xùn)練圖像進(jìn)行低秩分解后的對(duì)應(yīng)的背景部分和由噪聲及不均勻強(qiáng)度構(gòu)成稀疏部分，而gq和hq張成與F相同尺寸的圖像分別代表F的背景圖像FB和焊縫區(qū)域圖像FW：

〈L,Z-G-H〉+

(3)

3)對(duì)向量gq和hq張成與測(cè)試圖像尺寸一樣的圖像, 分別表示為IL，IS，則通過(guò)如下公式可將焊縫區(qū)域檢測(cè)出來(lái)：

FW=F-FB≈F-IL≈IS

(4)

4) 對(duì)FW二值化，分割出焊縫區(qū)域.圖5為檢測(cè)焊縫區(qū)域的過(guò)程圖.5(b)為參考FR進(jìn)行空域和亮度對(duì)齊后的圖像；圖5(c)～(d)分別為使用RPCA對(duì)圖5(b)和ΨB組成的觀測(cè)矩陣分解得到的低秩圖像和稀疏圖像，分解出的低秩圖5(c)與ΨB中的訓(xùn)練樣本較為相似，表現(xiàn)出低秩性，而圖5(d)相比圖5(a), 不均勻灰度分布帶來(lái)的干擾得到一定程度減弱，焊縫區(qū)域被凸顯出來(lái)，通過(guò)全局閾值將焊縫區(qū)域分割出來(lái)，如圖5(e)所示，證明魯棒PCA能夠消除整體亮度不均勻帶來(lái)的干擾，對(duì)于厚鋼管X射線圖像存在的局部噪聲干擾無(wú)法消除，如圖5(e)的右上角的亮灰色橢圓內(nèi)噪聲點(diǎn)，需通過(guò)形態(tài)學(xué)后處理圖5(e)，過(guò)濾掉孤立的噪聲點(diǎn)，消除焊縫邊緣的毛刺，最終結(jié)果如圖5(f)所示.

圖5 焊縫區(qū)域提取過(guò)程圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

本文訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試圖像來(lái)自寶鋼的厚鋼管X射線圖像集合.由于厚鋼管圖像的焊縫邊緣較為模糊，焊縫對(duì)比度低、強(qiáng)度分布不均勻，焊縫邊緣形狀各異，且焊縫位于不同的位置，使得從厚鋼管X射線圖像直接提取焊縫區(qū)域較為困難.為驗(yàn)證本文提到方法的有效性，本文測(cè)試45幅具有各種不同形狀焊縫圖像.圖6是對(duì)不同明暗度，不同形狀的焊縫區(qū)域檢測(cè)結(jié)果.盡管圖6(a),6(b)和6(g)中的強(qiáng)度分布不均勻，本文算法能將焊縫區(qū)域較為準(zhǔn)確檢測(cè)出來(lái)；圖6(d)和6(h)整體亮度差別較大，但是焊縫區(qū)域也能被較好分離出來(lái)，如圖6(d1)和6(h1)所示;圖6(a)～(h)中的焊縫形狀各異，且位于不同的位置，本文算法能準(zhǔn)確將焊縫區(qū)域定位，檢測(cè)結(jié)果的焊縫邊緣的形狀與原始圖像中焊縫邊緣較為吻合，如圖6(a1)～(h1)所示.

由圖6可知，本文算法能較好地將各種不同形狀、不同明暗度、并位于不同位置的焊縫區(qū)域提取出來(lái).將本文算法與邊緣檢測(cè)中的Canny算子[1-2]、混合高斯建模[4]、背景差分[3]、局部自適應(yīng)閾值[5]、水平集主動(dòng)輪廓法[6]進(jìn)行對(duì)比，將這些方法檢測(cè)的二值化結(jié)果疊加在原始圖像上，如圖7所示，對(duì)比6組實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，本文算法檢測(cè)結(jié)果與原始圖像中的焊縫區(qū)域最吻合.為評(píng)估本文算法與同類方法的分割精度，手工標(biāo)記27幅包含有各種焊縫形狀的groundtruth圖像，將檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)記結(jié)果對(duì)比，表1為背景差分法、局部自適應(yīng)閾值法、水平集主動(dòng)輪廓法以及本文算法總體評(píng)價(jià)指標(biāo).TP(true positive)表示焊縫區(qū)域像素被正確檢測(cè)為焊縫的像素點(diǎn)數(shù)，F(xiàn)P(false positive)為背景區(qū)域像素點(diǎn)被誤檢測(cè)為焊縫區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)，F(xiàn)N(false negative)為焊縫區(qū)域像素點(diǎn)被誤檢測(cè)為背景區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)，TN(true positive)為背景像素點(diǎn)被正確檢測(cè)為背景的像素點(diǎn)數(shù)．通過(guò)這4個(gè)指標(biāo)，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的靈敏度SE(sensitity)=TP/(TP+FN), 陽(yáng)性預(yù)測(cè)值PPv(positive predictive value)=TP/(TP+FP),特異度SP(specificity)=TN/(TN+FP), 精度ACC=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN), 陰性預(yù)測(cè)值NPv(negative predictive value)=TN/(TN+FN).SE, PPv,SP,ACC, NPv越接近1，表明算法的分割效果越好.

圖6 不同焊縫區(qū)域的檢測(cè)結(jié)果

圖7 傳統(tǒng)焊縫區(qū)域檢測(cè)算法與本文算法的檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

表1 本文算法與其他方法的定量比較

Tab.1 Comparison between our algorithm and other methods

算法背景差分法自適應(yīng)閾值法主動(dòng)輪廓模型本文算法SE0.7320.5420.8990.952PPv0.7540.8340.9321SP0.9300.9680.9811ACC0.8850.8720.9620.989NPv0.8840.8710.9610.986

由于厚鋼管X射線圖像亮度分布不均勻、信噪比低，焊縫邊緣模糊，Canny算子檢測(cè)如圖7(b)所示，出現(xiàn)很多瑣碎、虛假的邊緣，檢測(cè)效果較差；混合高斯法通過(guò)3個(gè)高斯模型來(lái)估計(jì)測(cè)試圖像的背景FB，然后通過(guò)FW=F-FB分離出焊縫區(qū)域，檢測(cè)結(jié)果如圖7(c)所示，發(fā)現(xiàn)處理的6組圖像噪聲較多，很多焊縫區(qū)域丟掉，不少非焊縫區(qū)域被誤檢測(cè)為焊縫區(qū)域，混合高斯算法對(duì)噪聲，不均勻亮度比較敏感，對(duì)于對(duì)比度低的大結(jié)構(gòu)目標(biāo)的檢測(cè)，很容易將焊縫區(qū)域建模為背景；背景差分法通過(guò)一個(gè)大的中值濾波器，估計(jì)出測(cè)試圖像的背景FW，最后二值化差分圖像分割出焊縫區(qū)域，結(jié)果如圖7(d)所示，中值濾波器相比混合高斯法估計(jì)的背景圖像的精度要高，分割效果要比混合高斯法好，但由于中值濾波器也不能很好地估計(jì)測(cè)試圖像的背景，在圖像四周邊緣，估計(jì)的背景精度變低，導(dǎo)致左右兩端背景邊緣被誤識(shí)別為焊縫區(qū)域，其對(duì)應(yīng)的平均SE,PPv, SP, ACC,NPv分別為 0.732, 0.754, 0.930, 0.885, 0.884；局部自適應(yīng)閾值法，根據(jù)大津法來(lái)選擇每個(gè)窗口的最佳分割閾值，能夠自適應(yīng)地分割出亮度分布均勻的焊縫區(qū)域，但對(duì)于亮度分布不均勻或?qū)Ρ榷鹊偷膮^(qū)域，由于焊縫區(qū)域灰度與背景區(qū)域有重疊，分割效果欠佳，檢測(cè)結(jié)果如圖7(e)，其對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果SE,PPv, SP,ACC, NPv分別為 0.542, 0.834, 0.968, 0.872, 0.871，背景差分法能夠檢測(cè)更多的焊縫區(qū)域，但是自適應(yīng)閾值法虛警更少；主動(dòng)輪廓模型法，使初始輪廓線不斷膨脹或收縮，直到收斂使輪廓線停在圖像的邊緣.檢測(cè)結(jié)果精度不太受孤立噪聲、不均勻的亮度分布的影響，但該方法比較依賴初始參數(shù)的選擇，如迭代次數(shù)，初始輪廓的位置.相比背景差分法和自適應(yīng)閾值法，水平集主動(dòng)輪廓法能獲得更好的分割效果，如圖7(f)所示，其對(duì)應(yīng)的平均SE, PPv, SP, ACC, NPv(0.899, 0.932, 0.981, 0.962, 0.961)均高于上述兩種方法；本文算法首先通過(guò)預(yù)處理消除部分噪聲點(diǎn)以及不均勻光照帶來(lái)的干擾，然后使用低秩恢復(fù)技術(shù)，將圖像中噪聲及不均勻亮度分布帶來(lái)的干擾進(jìn)一步減弱，使得模糊的焊縫邊緣輪廓以及對(duì)比度低的焊縫區(qū)域增強(qiáng)，最后通過(guò)相關(guān)形態(tài)學(xué)后處理進(jìn)一步將孤立噪聲點(diǎn)消除，最終檢測(cè)結(jié)果如圖7(g)所示，相比邊緣檢測(cè)法、混合高斯、背景差分、自適應(yīng)閾值、水平集主動(dòng)輪廓法，本文分割結(jié)果疊加在原始圖像上，與原始圖像中的焊縫區(qū)域更吻合，通過(guò)與groundtruth對(duì)比，27幅圖像的平均SE, PPv, SP, ACC,NPv分別為0.952, 1, 1, 0.989, 0.986，各項(xiàng)指標(biāo)均為最高，進(jìn)一步證明本文算法能顯著抑制噪聲，提高焊縫區(qū)域的檢測(cè)精度，在亮度分布不均勻、焊縫邊緣模糊、對(duì)比度低的厚鋼管X射線圖像中能夠獲得比其他5種典型焊縫區(qū)域檢測(cè)算法更好的檢測(cè)結(jié)果.

為說(shuō)明使用RPCA理論應(yīng)用于提取焊縫區(qū)域的合理性，本文用RPCA將圖5(a)～(f)中每幅圖像與ΨB組成6個(gè)觀測(cè)矩陣分別分解為對(duì)應(yīng)的矩陣G1和矩陣H1來(lái)分析G1的低秩性和H1的稀疏性.表2統(tǒng)計(jì)圖5(a)～(f)中每幅圖像與ΨB(包含20個(gè)背景圖像)組成的6個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)的G1的秩和H1中非零元素個(gè)數(shù).從表2可知，這6個(gè)矩陣分解得到的G1的秩Rank(G1)=10

4 結(jié) 論

由于厚鋼管X射線圖像噪聲較大、灰度分布不均勻；焊縫邊緣模糊，對(duì)比度低，形狀各異，且在X圖像中分布位置不固定，使得從X射線圖像自動(dòng)提取焊縫區(qū)域較為困難.由于傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法、背景差分法、閾值分割算法及先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷乃惴ㄔ跈z測(cè)厚鋼管X射線圖像中模糊、亮度分布不均勻、對(duì)比度低的焊縫區(qū)域時(shí)都存在困難，本文提出一種新的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的焊縫區(qū)域檢測(cè)算法：首先收集一序列X射線圖像作為訓(xùn)練集，并對(duì)其進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理操作；然后采用魯棒PCA算法將該集合和測(cè)試圖像分解為對(duì)應(yīng)的低秩圖像和稀疏圖像，低秩圖像為估計(jì)測(cè)試圖像的背景圖像，稀疏圖像為要檢測(cè)的焊縫區(qū)域圖像，通過(guò)閾值可將焊縫區(qū)域分割出來(lái)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提到算法相比同類方法能更好地提取焊縫區(qū)域.

該方法不僅可用于焊縫邊緣檢測(cè)，還可以用于醫(yī)學(xué)圖像中各類病灶的檢測(cè)、工業(yè)中太陽(yáng)能電池板表面的缺陷檢測(cè)，以及紡織工業(yè)中織物的疵點(diǎn)檢測(cè).

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Detection of Weld Regions in X-ray Images of Thick Steel Pipes

CHEN Benzhi1, FANG Zhihong2, XIA Yong2, ZHANG Ling3, LAN Shouren1, WANG Lisheng1?

(1.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 2. Research Institute,Baoshan Iron Steel Co， Shanghai 201900，China; 3. Steel Bars Division, Baoshan Iron Steel Co, Shanghai 201900, China )

Since traditional detection algorithms of welding seam area have difficulties in accurately extracting the fuzzy and low-contrast welding areas in the X-ray images of thick steel pipes, this paper proposed a novel robust detection method of weld seam region based on the robust PCA model. The proposed technique can overcome the shortcomings of the traditional methods, and can accurately extract the weld regions. Firstly, a sequence of X-ray images were collected, and their spatial alignment and brightness normalization were carried out. Then, a series of background images were obtained, and these preprocessed images and a test X-ray image were combined to form an observation matrix. The robust PCA was then used to decompose the observation matrix into a low-rank and sparse image. As the uneven intensity and noise are greatly eliminated in the test images, the weld region of the test image is highlighted in the corresponding sparse image, and can be well segmented by a global threshold. The test results show that the uneven brightness distribution and noise from X-ray images of thick steel pipes are largely eliminated, and the weld seam edges and low contrast areas are also enhanced. Compared with the traditional welding area detection methods, the proposed algorithm can better detect the fuzzy and low-contrast welding regions with a higher detection sensitivity (0.952) and accuracy (0.989).

thick steel pipe; X-ray images; weld regions; edge detection; image pretreatment

1674-2974(2017)04-0131-08

10．16339/j．cnki．hdxbzkb．2017．04．018

2016-06-03

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61375020), National Natural Science Foundation of China (61375020); 國(guó)家“973”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013CB329401), 973 Program of China (2013CB329401)

陳本智(1987-)，男，湖北咸寧人，上海交通大學(xué)博士研究生 ?通訊聯(lián)系人，E-mail: lswang@sjtu.edu.cn

TP391

A