出的数学形态学配套的系列运算结果说明，该 例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法与实施例一的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法不同 点为：1.该例f图像的亮度值选取为〇到1〇23。2.结构元素的大小和形状，选择控制二值矩阵 的值取〇和1，形状选择取1的矩阵元素形成圆形来实现，选取的结构元素 B具有的大小和形 状为23 X 23的矩形结构元素，使图像f(x，y)的分辨率为80万像素（1024 X 800)。3.步骤4中 的二值化方法采用最大类间方差法，以图像中的每一个灰度值为阈值对图像进行二值化处 理并计算二值化后两类像素的类间方差，取类间方差最大的那个阈值为最终阈值，实现图 像的二值化。由于步骤3得到的重建结果图示7中仅为两种主要灰度，采用所述的最大类间 方差法都可以得到分割出来的缺陷，不影响步骤5的缺陷分析。该例的汽车刹车盘内部缺陷 的检测方法其余未述的，全同于实施例一中所述的，不再重述。
[0030] 实施例三.汽车刹车盘内部缺陷的检测方法
[0031 ]该例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法有图1中所示的5个步骤，汽车刹车盘如图 2所示的结构，以及类似于图3~图8等联合示出的数学形态学配套的系列运算结果说明，该 例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法与实施例一、实施例二的汽车刹车盘内部缺陷的检测 方法不同点为：1.该例中f图像的亮度值取为〇到4095。2.结构元素的大小和形状，选择控制 二值矩阵的值取〇和1，形状选择取1的矩阵元素形成菱形来实现，步骤1和步骤2中选取的结 构元素 B具有的大小和形状为13X13的矩形结构元素，使图像f(x，y)的分辨率为20万像素 (600X400) ;3.步骤4中的二值化方法采用基于直方图的自动阈值分割法，通过分析图像的 直方图，自动确定直方图上两个波峰值之间的波谷对应的灰度值做为阈值实现图像的二值 化。该例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法其余未述的，全同于实施例一、实施例二中所述 的，不再重述。
[0032] 实施例四.汽车刹车盘内部缺陷的检测方法
[0033] 该例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法有图1中所示的5个步骤，汽车刹车盘如图 2所示的结构，以及类似于图3~图8等联合示出的数学形态学配套的系列运算结果说明，该 例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法与实施例一~实施例三的汽车刹车盘内部缺陷的检 测方法不同点为：1.结构元素的大小和形状，选择控制二值矩阵的值取〇和1，形状选择取1 的矩阵元素形成十字交叉形状来实现，选取的结构元素 B具有的大小和形状为121 X 121的 矩形结构元素，使图像f (X，y)的分辨率为1600万像素(4096 X 4096); 2.步骤4中的二值化方 法采用基于聚类算法的自动分割法，选定图像直方图上的两个峰值对应的灰度为聚类中 心，使用基于距离平方和误差做为聚类的度量，将图像分为前景和背景两类，实现图像的二 值化。该例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法其余未述的，全同于实施例一~实施例三中 所述的，不再重述。
[0034] 实施例五.汽车刹车盘内部缺陷的检测方法
[0035] 该例的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法有图1中所示的5个步骤，以及类似于图3 ~图8等联合示出的数学形态学配套的系列运算结果说明，该例的汽车刹车盘内部缺陷的 检测方法与实施例一~实施例四的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法不同点为:检测对象汽 车刹车盘可能具有不同的内部结构。刹车盘有单面实体盘和双面通风盘之分，图2所示为单 面实体盘的X射线图像。双面通风盘的盘体中间留有风道，冷空气穿过时可以进行降温，对 应的X射线图像上风道区域灰度比周边区域要高。由于双面通风盘的风道设计较长，其形成 的灰度偏高区域远大于图3中螺栓孔7,这些灰度偏高区域会在步骤2和步骤3的重建运算中 被去除，不影响最终的缺陷检测，所述的缺陷检测方法完全适用于双面通风盘的检测。还要 说明的是:对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，如限 定刹车盘的X射线成像方式和条件，改变实施方式中结构元素的大小和形状，改变二值化方 法等，这些具体细节的改进和替换也是本发明的保护范围。特此说明。该例的汽车刹车盘内 部缺陷的检测方法其余未述的，全同于实施例一~实施例四中所述的，不再重述。
【主权项】
1. 一种汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的检测方法具体包括W下步 骤： 步骤1:对汽车刹车盘的原始X射线图像进行数学形态学頂帽变换运算，得到模板图像； 步骤2:对汽车刹车盘的原始X射线图像进行数学形态学頂帽变换重建运算，得到标记 图像； 步骤3: W步骤2得到的标记图像为标记，步骤1得到的模板图像为模板，进行数学形态 学重建运算，得到刹车盘的重建图像； 步骤4:对步骤3得到的重建图像进行二值化处理，得到刹车盘的缺陷分割图像； 步骤5:分析步骤4得到的刹车盘缺陷分割图像，得出最终检测结果，完成本次检测。2. 根据权利要求1所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于： a. 所述的步骤中采用符号f(x，y)来表征原始X射线图像，字母f表示图像的亮度值，取 值为O到255之间的任意整数； b. 所述的步骤中不同的英文字母用来表征不同的数学形态学运算图像，设及到的结构 元素采用英文字母B来表征，设及到的重建运算用英文字母R来表征，R的下标为重建运算中 的模板图像，R后面的英文字母为重建运算中的标记图像； C.所述的步骤中采用符号（x，y)表示图像的像素点，X和y取值分别为大于等于O的整 数，X和y的最大值取决于刹车盘X射线检测时的成像设备。3. 根据权利要求2所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的步骤1中 的原始X射线图像记为f(x，y)，模板图像记为1^，7);^^，7)经过数学形态学頂帽变换得到 M(x，y)，用数学公式表示为：M(兄，y) =f (X，y) -[f (屯y) O田③B，其中：0表示数学形 态学运算中的腐蚀运算，货表示数学形态学运算中的膨胀运算，B为数学形态学运算中的结 构元素。4. 根据权利要求3所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的步骤2中 的原始X射线图像记为f(x，y)，标记图像记为111^，7);^^，7)经过数学形态学頂帽变换重建 运算得到m(x，y)，用数学公式表示为：風(X，y)=f (X:，y) 妇比(X，y) ?扣，其中R表示 数学形态学运算中的重建运算，重建运算设及模板图像和标记图像，R的下标f(x，y)为本次 重建运算中的模板图像，f(x，y) 0B得到的结果为本次重建运算中的标记图像，0表示数 学形态学运算中的腐蚀运算。5. 根据权利要求4所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的步骤3中 的标记图像为步骤2得到的m(x，y)，模板图像为步骤1得到的M(x，y)，刹车盘的重建图像记 为尸^，7)，。^，7)由111^，7巧咖^，7)经数学形态学重建运算得到，用数学公式表示为尸^， y)=RM(x'y)[m(x，y)]。6. 根据权利要求5所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的步骤4中 的缺陷分割图像记为8^，7)，8^，7)由步骤3得到的重建图像。^，7)二值化处理得到，二值 化处理后F(x，y)中灰度值大于处理设定值为1，取为白色区域;小于处理设定值为0,取为黑 色区域。7. 根据权利要求6所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，特征在于:所述的步骤5中 分析步骤4得到的刹车盘缺陷分割图像B(x，y)，分析对象为B(x，y)中取I的白色区域;如果B (x，y)中没有白色区域，则得出没有检测到缺陷的检测结果，如果B(x，y)中有白色区域，贝U 统计白色区域的个数，计算并输出每个白色区域的面积、周长、等效直径，作为检测的最终 结果。
【专利摘要】本发明的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，属X射线无损探伤技术领域，该检测方法对X射线图像进行数学形态学变换运算，得到模板图像和标记图像,以标记图像为标记，模板图像为模板，进行数学形态学重建运算，得到刹车盘的重建图像,再对重建图像进行二值化处理，得到刹车盘的缺陷分割图像，分析缺陷分割图像，最终得出检测结果；该检测方法优点有：采用提前编写好的算法及其软件程序来处理汽车刹车盘的X射线图像以及数学形态学系列运算图像，整个算法过程无需设置过多参数，仅需操作者设定结构元素B即可得到检测结果，检测过程不受人主观因素的影响，检测操作方便快捷、结果客观正确，检测方法对原始图像无特别要求，适用于各种刹车盘的X射线检测系统，代替人工检测，还提高检测效率和精度；本发明的检测方法值得采用和推广。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105654495
【申请号】
【发明人】张俊生, 侯慧玲, 黄刚, 谭艳丽, 郭彩萍
【申请人】太原工业学院
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月7日