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1、(10)申请公布号 CN 102565103 A (43)申请公布日 2012.07.11 CN 102565103 A *CN102565103A* (21)申请号 201110422550.9 (22)申请日 2011.12.16 G01N 23/04(2006.01) (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园 1 号清华 大学机械工程系 (72)发明人 邵家鑫 石涵 都东 王力 张文增 (74)专利代理机构 北京纪凯知识产权代理有限 公司 11245 代理人 徐宁 关畅 (54) 发明名称 一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方 法 (57) 摘要 本发明涉及。
2、一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷 跟踪检测方法， 它包括以下步骤 ： 1)采用X射线实 时成像器件采集焊接工件焊缝区域的实时图像， 在所采集的每一帧实时图像获取 ROI 图像序列 ； 2)采用单帧图像焊缝缺陷分割算法对ROI图像序 列逐帧进行处理， 计算每一潜在缺陷重心或形心 坐标 ； 3)对连续2N+1帧ROI图像的潜在缺陷进行 配对， 计算每一潜在缺陷对运动速度， 得到速度直 方图 ； 4) 对所有潜在缺陷对进行分组， 统计每组 中潜在缺陷数量， 如果某组潜在缺陷数量超过阈 值， 则判断该组中所有潜在缺陷为同一真实缺陷 ； 5) 剔除步骤 3) 中第 1 帧 ROI 图像， 增加一帧 RO。
3、I 图像， 得到新的连续 2N+1 帧 ROI 图像中潜在缺陷 相关的 “潜在缺陷对” 速度直方图， 进行新的潜在 缺陷跟踪。本发明可以广泛应用于运动速度未知 焊接工件的缺陷自动检测中。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页 1/2 页 2 1. 一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 它包括以下步骤 ： 1) 采用 X 射线实时成像器件连续采集焊接工件焊缝区域的实时图像， 在所采集的每一 帧实时图像上根据焊缝区域选取 ROI 图像， 获取 。
4、ROI 图像序列 ； 2) 采用单帧图像焊缝缺陷分割算法对 ROI 图像序列逐帧进行处理， 分割出每帧 ROI 图 像的潜在缺陷， 并计算每一潜在缺陷重心或形心的坐标 ； 3)对连续2N+1帧ROI图像中的潜在缺陷进行两两配对， 并计算每一潜在缺陷对的水平 投影速度， 统计所有潜在缺陷对在各水平投影速度出现的次数， 得到 “潜在缺陷对” 速度直 方图 ； 4) 根据步骤 3) 的速度直方图对所有潜在缺陷对进行分组， 统计每组中潜在缺陷的数 量， 如果某组潜在缺陷数量超过阈值 TN， 则判断该组中所有潜在缺陷为同一真实缺陷， 实现 对真实缺陷运动速度的估计及跟踪 ； 5) 在步骤 3) 所得到的。
5、速度直方图中， 剔除步骤 3) 中连续 2N+1 帧 ROI 图像中的与第 1 帧 ROI 图像上潜在缺陷相关的水平投影速度统计， 增加与第 2N+2 帧 ROI 图像上潜在缺陷相 关的水平投影速度统计， 得到新的连续 2N+1 帧 ROI 图像中潜在缺陷对的速度直方图， 然后 重复步骤 4)， 直至完成所有 ROI 图像的处理。 2. 如权利要求 1 所述的一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 其特征在于 ： 所述X射线实时成像器件包括一设置在所述焊接工件内部的X射线源， 所述X射线源发出X 射线透过所述焊接工件照射到设置在所述焊接工件焊缝上端的图像增强器， 所述图像增强 器将 X。
6、 射线图像转化为可见光图像并在其输出端显示， 设置在所述图像增强器输出端上端 的 CCD 摄像机采集所述可见光图像并发送给计算机。 3. 如权利要求 1 所述的一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 其特征在于 ： 所述X射线实时成像器件包括一设置在所述焊接工件内部的X射线源， 所述X射线源发出X 射线透过所述焊接工件照射到设置在所述焊接工件焊缝上端的平板探测器， 所述平板探测 器将 X 射线图像转化为数字图像并发送给计算机。 4. 如权利要求 1 或 2 或 3 所述的一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 其特 征在于 ： 所述步骤3)对连续2N+1帧ROI图像中的潜在缺陷。
7、进行两两配对， 并计算每一潜在 缺陷对的水平投影速度， 具体计算过程为 ： 对于任意一对不在同一帧 ROI 图像上的潜在缺 陷n1 n2进行配对， 如果潜在缺陷对同时满足以下公式 (1) 和公式 (2)， 则按照 公式 (3) 计算此潜在缺陷对所对应的水平投影速度 dNmin n2-n1 dNmax (1) 上述公式中， dNmin， dNmax 为 “潜在缺陷对”在 ROI 图像序列之间的间隔范围， 为求的绝对值， TdY为 “潜在缺陷对” 之间的坐标 Ynq的波动范围阈 值， Round() 表示四舍五入，表示第 n1帧 ROI 图像中的第 q1个潜在缺陷，表示第 n2帧 ROI 图像中的。
8、第 q2个潜在缺陷。 5. 如权利要求 1 或 2 或 3 所述的一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 其特 征在于 ： 所述步骤 4) 的具体过程为 ： 设定真实缺陷速度范围的宽度 Vwidth， 对于每个潜在 权 利 要 求 书 CN 102565103 A 2 2/2 页 3 缺陷对的水平投影速度 V， 将速度直方图中 V， V+Vwidth-1 范围内的纵坐标累积值的和作 为 V 对应的新速度直方图中纵坐标值 HistVNew(V)， 按照如下公式计算新的速度直方图纵 坐标值 HistNew(V) ： 搜索新速度直方图 HistNew(V) 纵坐标最大值及对应横坐标的速度值，。
9、 设纵坐标 最大值对应的速度值为 Vt， 则真实缺陷的速度在 Vmin， Vmax 内， 其中 Vmin Vt、 Vmax Vt+Vwidth-1， 对于速度直方图中的每个潜在缺陷对如果其对应的水平投影速度 满足则将这对潜在缺陷分为同一组， 表示这对潜在缺陷可能为同 一真实缺陷， 处理完所有潜在缺陷对并依照潜在缺陷的对应关系完成分组后， 统计每组中 潜在缺陷的数量， 如果某一组中潜在缺陷数量超过阈值TNN， 判断该组中所有潜在缺陷为 同一真实缺陷， 并报警显示， 其中，表示第 n1帧 ROI 图像中的第 q1个潜在缺陷，表示 第 n2帧 ROI 图像中的第 q2个潜在缺陷。 6. 如权利要求 。
10、4 所述的一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法， 其特征在于 ： 所述步骤 4) 的具体过程为 ： 设定真实缺陷速度范围的宽度 Vwidth， 对于每个潜在缺陷对的 水平投影速度 V， 将速度直方图中 V， V+Vwidth-1 范围内的纵坐标累积值的和作为 V 对 应的新速度直方图中纵坐标值 HistVNew(V)， 按照如下公式计算新的速度直方图纵坐标值 HistNew(V) ： 搜索新速度直方图 HistNew(V) 纵坐标最大值及对应横坐标的速度值， 设纵坐标 最大值对应的速度值为 Vt， 则真实缺陷的速度在 Vmin， Vmax 内， 其中 Vmin Vt、 Vmax Vt+。
11、Vwidth-1， 对于速度直方图中的每个潜在缺陷对如果其对应的水平投影速度 满足则将这对潜在缺陷分为同一组， 表示这对潜在缺陷可能为同 一真实缺陷， 处理完所有潜在缺陷对并依照潜在缺陷的对应关系完成分组后， 统计每组中 潜在缺陷的数量， 如果某一组中潜在缺陷数量超过阈值TNN， 判断该组中所有潜在缺陷为 同一真实缺陷， 并报警显示， 其中，表示第 n1帧 ROI 图像中的第 q1个潜在缺陷，表示 第 n2帧 ROI 图像中的第 q2个潜在缺陷。 权 利 要 求 书 CN 102565103 A 3 1/6 页 4 一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法 技术领域 0001 本发明涉及一。
12、种焊缝缺陷跟踪检测方法， 特别是关于一种基于 X 射线图像的焊缝 缺陷跟踪检测方法。 背景技术 0002 基于X射线图像的焊缝缺陷自动检测方法是指利用X射线实时成像器件对焊接工 件的焊缝区域进行实时成像并传输到计算机， 通过计算机进行缺陷自动检测并报警显示， 其优点是可以实现在线连续检测， 提高自动化水平和生产效率， 不仅避免人工检测存在的 劳动强度大的问题， 同时也避免了由于视觉疲劳和情绪波动而产生的漏检问题。目前所提 出的基于 X 射线图像的焊缝缺陷自动检测方法主要针对单帧图像进行处理， 对于焊缝的 X 射线实时图像， 由于其成像时间短， 图像噪声相对较大， 在单帧图像中很难区分噪声引起的。
13、 伪缺陷与弱小缺陷， 因此迫切需要提出能够有效利用实时图像间的关联信息进行缺陷检测 的方法。 0003 现有技术中已有利用缺陷在图像序列之间的连续性来提高缺陷检出效果的方法， 其提出了采用不同角度拍摄待检测工件的 X 射线图像序列， 利用已知的拍摄角度得到的各 种几何关系来进行约束实现对潜在缺陷的匹配， 从而实现对缺陷的跟踪， 此方法需要预先 知道成像位置关系， 因此并不适合于工件运动速度未知的缺陷跟踪。现有技术中也提出了 利用相位相关技术实现对焊缝 X 射线实时图像序列相邻图像的匹配， 从而为利用图像序列 信息进行时空率滤波， 运动模糊恢复， 以及缺陷跟踪提供了基础， 但一方面由于该算法多次。
14、 用到傅里叶变换， 其实时性相对较差， 另一方面需要利用焊缝边缘方向的不相似性进行匹 配， 如果焊缝图像噪声较大且焊缝边缘方向较为相似时， 容易匹配失败。 发明内容 0004 针对上述问题， 本发明的目的是提供一种对焊缝缺陷的漏检率及误检率都比较 低、 实时性好、 适用于对运动速度未知的焊接工件的焊缝缺陷进行识别的基于 X 射线图像 的焊缝缺陷跟踪检测方法。 0005 为实现上述目的， 本发明采取以下技术方案 ： 1、 一种基于 X 射线图像的焊缝缺陷 跟踪检测方法， 它包括以下步骤 ： 1) 采用 X 射线实时成像器件连续采集焊接工件焊缝区域 的实时图像， 在所采集的每一帧实时图像上根据焊缝。
15、区域选取 ROI 图像， 获取 ROI 图像序 列 ； 2) 采用单帧图像焊缝缺陷分割算法对 ROI 图像序列逐帧进行处理， 分割出每帧 ROI 图 像的潜在缺陷， 并计算每一潜在缺陷重心或形心的坐标 ； 3) 对连续 2N+1 帧 ROI 图像中的潜 在缺陷进行两两配对， 并计算每一潜在缺陷对的水平投影速度， 统计所有潜在缺陷对在各 水平投影速度出现的次数， 得到 “潜在缺陷对” 速度直方图 ； 4)根据步骤3)的速度直方图对 所有潜在缺陷对进行分组， 统计每组中潜在缺陷的数量， 如果某组潜在缺陷数量超过阈值 TN， 则判断该组中所有潜在缺陷为同一真实缺陷， 实现对真实缺陷运动速度的估计及跟。
16、踪 ； 5) 在步骤 3) 所得到的速度直方图中， 剔除步骤 3) 中连续 2N+1 帧 ROI 图像中的与第 1 帧 说 明 书 CN 102565103 A 4 2/6 页 5 ROI 图像上潜在缺陷相关的水平投影速度统计， 增加与第 2N+2 帧 ROI 图像上潜在缺陷相关 的水平投影速度统计， 得到新的连续 2N+1 帧 ROI 图像中潜在缺陷对的速度直方图， 然后重 复步骤 4)， 直至完成所有 ROI 图像的处理。 0006 所述 X 射线实时成像器件包括一设置在所述焊接工件内部的 X 射线源， 所述 X 射 线源发出 X 射线透过所述焊接工件照射到设置在所述焊接工件焊缝上端的图像。
17、增强器， 所 述图像增强器将 X 射线图像转化为可见光图像并在其输出端显示， 设置在所述图像增强器 输出端上端的 CCD 摄像机采集所述可见光图像并发送给计算机。 0007 所述 X 射线实时成像器件包括一设置在所述焊接工件内部的 X 射线源， 所述 X 射 线源发出 X 射线透过所述焊接工件照射到设置在所述焊接工件焊缝上端的平板探测器， 所 述平板探测器将 X 射线图像转化为数字图像并发送给计算机。 0008 所述步骤 3) 对连续 2N+1 帧 ROI 图像中的潜在缺陷进行两两配对， 并计算每一潜 在缺陷对的水平投影速度， 具体计算过程为 ： 对于任意一对不在同一帧 ROI 图像上的潜在 。
18、缺陷n1 n2进行配对， 如果潜在缺陷对同时满足以下公式 (1) 和公式 (2)， 则按 照公式 (3) 计算此潜在缺陷对所对应的水平投影速度 0009 dNmin n2-n1 dNmax (1) 0010 0011 0012 上述公式中， dNmin， dNmax 为 “潜在缺陷对”在 ROI 图像序列之间的间隔范围， 为求的绝对值， TdY为 “潜在缺陷对” 之间的坐标 Ynq的波动范围阈 值， Round() 表示四舍五入，表示第 n1帧 ROI 图像中的第 q1个潜在缺陷，表示第 n2帧 ROI 图像中的第 q2个潜在缺陷。 0013 所述步骤 4) 的具体过程为 ： 设定真实缺陷速度。
19、范围的宽度 Vwidth， 对于每个潜在 缺陷对的水平投影速度 V， 将速度直方图中 V， V+Vwidth-1 范围内的纵坐标累积值的和作 为 V 对应的新速度直方图中纵坐标值 HistVNew(V)， 按照如下公式计算新的速度直方图纵 坐标值 HistNew(V) ： 0014 0015 搜索新速度直方图 HistNew(V) 纵坐标最大值及对应横坐标的速度值， 设纵坐 标最大值对应的速度值为 Vt， 则真实缺陷的速度在 Vmin， Vmax 内， 其中 Vmin Vt、 Vmax Vt+Vwidth-1， 对于速度直方图中的每个潜在缺陷对如果其对应的水平投影速度 满足则将这对潜在缺陷分为。
20、同一组， 表示这对潜在缺陷可能为同 一真实缺陷， 处理完所有潜在缺陷对并依照潜在缺陷的对应关系完成分组后， 统计每组中 潜在缺陷的数量， 如果某一组中潜在缺陷数量超过阈值TNN， 判断该组中所有潜在缺陷为 同一真实缺陷， 并报警显示， 其中，表示第 n1帧 ROI 图像中的第 q1个潜在缺陷，表示 第 n2帧 ROI 图像中的第 q2个潜在缺陷。 0016 本发明由于采取以上技术方案， 其具有以下优点 ： 1、 本发明充分利用 ROI 图像序 列中缺陷的连续性， 有效排除噪声引起的误检， 因此与单幅图像缺陷分割算法配合使用时， 可以通过降低缺陷分割算法的阈值来保证缺陷的检出， 而由此引起的噪声。
21、误检则可以通过 说 明 书 CN 102565103 A 5 3/6 页 6 分析潜在缺陷对的速度直方图， 实现对真实缺陷运动速度的估计及跟踪， 将不能被跟踪的 潜在缺陷剔除。 2、 本发明由于只需利用缺陷的位置信息， 而不需要对缺陷进行匹配， 与现有 技术中利用多帧图像实现缺陷检测的技术相比， 能够避免误检的同时， 有效检出低对比度 弱小缺陷， 处理效率非常高， 实时性好。 本发明可以广泛应用于各种焊接工件缺陷的自动检 测中。 附图说明 0017 图 1 是本发明结构示意图 ； 0018 图 2 是本发明速度直方图示意图。 具体实施方式 0019 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。。
22、 0020 如图1所示， 本发明以X射线实时成像钢管焊缝缺陷的自动检测为实施例， 说明基 于 X 射线图像的焊缝缺陷跟踪检测方法的具体实施过程， 其包括以下步骤 ： 0021 1) 采用 X 射线实时成像器件连续等时间间隔采集钢管焊缝区域的实时图像， 在所 采集的每一帧实时图像上根据钢管的焊缝区域选取ROI图像(Region Of Interest， 感兴趣 区域 )， 获取 ROI 图像序列。 0022 获取 ROI 图像序列的方法 ： 以每一帧实时图像的中心作为选取每一帧 ROI 图像的 中心， 每一帧 ROI 图像的大小要求覆盖钢管的焊缝， 在连续等时间间隔采集的每一帧实时 图像均选取一。
23、 ROI 图像构成 ROI 图像序列。为了方便后续图像处理， 要求每一帧 ROI 图像 中的焊缝及其运动方向与图像本身保持接近水平位置关系， 一般在 0 45范围内， 因此 选取 ROI 图像时需要根据焊缝与水平方向的夹角进行选取， 如果焊缝与水平方向的夹角为 ， 则选取 ROI 图像的方向与水平方向的夹角也要为 ， 本发明实施例中 ROI 图像的宽度 为 300， 高度为 450， 与水平方向的夹角为 45 度， 实际应用中由于焊缝是运动的， 焊缝与水 平方向的夹角可能会有变化， 设变化范围为 1， 2， 则选取 ROI 图像时与水平的夹角为 1+2/2。 0023 其中， X 射线实时成像。
24、器件可以采用 “图像增强器 +CCD 摄像机” 的方式完成钢管焊 缝区域的实时图像采集， 它包括一设置在钢管内部的 X 射线源， X 射线源发出 X 射线透过钢 管照射到设置在钢管焊缝上端的图像增强器， 图像增强器将 X 射线图像转化为可见光图像 并在其输出端显示， 设置在图像增强器输出端上端的 CCD 摄像机采集图像增强器输出端显 示的可见光图像， 并通过数据线和图像采集卡将可见光图像传送给计算机。 0024 X 射线实时成像器件还可以采用平板探测器完成钢管焊缝区域的实时图像采集， 它包括一设置在钢管内部的 X 射线源， X 射线源发出 X 射线透过钢管照射到设置在钢管焊 缝上端的平板探测器。
25、， 平板探测器将 X 射线图像转化为数字图像， 并通过数据线和图像采 集卡将数字图像传送给计算机。 0025 2) 采用单帧图像焊缝缺陷分割算法对 ROI 图像序列逐帧进行处理， 分割出每帧 ROI 图像的潜在缺陷， 并计算每一潜在缺陷的重心或形心坐标。 0026 焊缝缺陷预分割 0027 本发明首先采用现有的波形分析法检测出每一帧 ROI 图像即每一焊缝的上下边 说 明 书 CN 102565103 A 6 4/6 页 7 缘， 将每一焊缝的上下边缘分别表示为 ： mUp 和 mDown， 然后在每一焊缝上下边缘之间的焊 缝区域内采用大模板均值滤波背景消除法和列波形分析法结合实现对焊缝缺陷的。
26、分割， 将 焊缝缺陷分割的结果称为潜在缺陷， 将所有的潜在缺陷从左到右依次排序， 利用 Pnq表示第 n 帧 ROI 图像中的第 q 个潜在缺陷。 0028 计算每一潜在缺陷的重心或形心坐标， 如表 1 所示 0029 计算每一帧 ROI 图像中每一个潜在缺陷重心或形心的相对坐标 (Xnq， Ynq)， 计算公 式为 ： 0030 0031 0032 上述公式中， mWeldMid (mUp+mDown)/2 为焊缝中心线的位置， Sum 表示求和运 算， mSub(i， j) 为背景消除后图像即采用大模板均值滤波背景消除法将背景消除后的图像， pixel(i， j) 表示 ROI 图像中第 。
27、j 列第 i 行的像素， Round() 表示四舍五入。 0033 表 1 0034 0035 3)对连续2N+1帧ROI图像中的潜在缺陷按照一定规律进行两两配对， 并计算每一 潜在缺陷对的水平投影速度， 统计所有潜在缺陷对在各水平投影速度出现的次数， 得到 “潜 在缺陷对” 速度直方图 0036 对于任意一对不在同一帧 ROI 图像上的潜在缺陷(n1 n2) 进行配对， 如 果两个潜在缺陷同时满足以下公式(3)和公式(4)， 则按照公式(5)计算此潜在缺陷对所对 应的水平投影速度 0037 dNmin n2-n1 dNmax (3) 0038 0039 0040 上述公式中， dNmin， 。
28、dNmax 为 “潜在缺陷对”在 ROI 图像序列之间的间隔范围， 为求的绝对值， TdY为 “潜在缺陷对” 纵坐标 Ynq的波动范围阈值即 同一真实缺陷 Ynq值的最大可能偏差， Round() 表示四舍五入。 0041 按照上述公式 (5) 计算所有 “潜在缺陷对” 对应的水平投影速度， 对所有潜在缺陷 说 明 书 CN 102565103 A 7 5/6 页 8 对的水平投影速度出现的次数进行直方图统计， 将该直方图称为 “潜在缺陷对” 速度直方 图， 简称为速度直方图 Hist(V)。 0042 如图 2 所示， 本发明以连续的 2N+1 帧 ROI 图像为实施例对所有 “潜在缺陷对”。
29、 对 应的水平投影速度进行统计， 取 N 5， TdY 3， dNmin 2， dNmax 4， 得到 “潜在缺陷对” 速 度直方图。 0043 4) 分析潜在缺陷对的速度直方图， 根据步骤 3) 的速度直方图对所有潜在缺陷对 进行分组， 统计每组中潜在缺陷的数量， 如果某组潜在缺陷数量超过阈值， 则判断该组中所 有潜在缺陷为同一真实缺陷， 实现对真实缺陷运动速度的估计及跟踪。 0044 根据钢管的实际运动情况， 设定真实缺陷速度范围的宽度 Vwidth， 对于每个潜在 缺陷对的水平投影速度 V( 即速度直方图横坐标 )， 将速度直方图中 V， V+Vwidth-1 范围 内速度直方图纵坐标累。
30、积值的和作为 V 对应的新的速度直方图纵坐标 HistVNew(V)， 即按 照如下公式 (6) 计算新的速度直方图统计值 HistNew(V) ； 0045 0046 搜索新的速度直方图 HistNew(V) 纵坐标的最大值及对应的横坐标的速度值， 设 纵坐标最大值对应的速度值为 Vt， 则真实缺陷的速度可能在 Vmin， Vmax 内， 其中 Vmin Vt、 Vmax Vt+Vwidth-1 ； 对于步骤 3) 中满足公式 (3) 和 (4) 的每个潜在缺陷对如果 其对应的水平投影速度满足则将这对潜在缺陷分为同一组， 表示 这对潜在缺陷可能为同一真实缺陷。 处理完所有潜在缺陷对并依照潜在。
31、缺陷的对应关系完 成分组后， 统计每组中潜在缺陷的数量， 如果某一组中潜在缺陷的数量超过阈值 TN， 判断该 组中所有潜在缺陷为同一真实缺陷， 并报警显示。阈值 TN的确定依据所选取的 ROI 图形的 数量确定， 若连续选取 2N+1 帧 ROI 图像进行处理， 则阈值 TN N， 假设 N 5， Vwidth 2， 通过对新速度直方图进行分析得到Vmin-12、 Vmax-11， 计算得到满足 且满足公式 (3)、 (4) 的 “潜在缺陷对” 有 22 对， 如下表 2 所示， 其中 D(n， q) 表示第 n 帧 ROI 图像上的第 q 个潜在缺陷。根据表 2 中潜在缺陷的对应关系进行分组。
32、， 可得到 2 组潜在缺 陷， 如表3所示， 其中只有D(6， 1)D(10， 2)这对潜在缺陷与其它潜在缺陷无相互对应关系 单独分成一组， 其它相互之间存在对应关系的分成一组， 组 1 的缺陷数量超过 TN 5， 因此 判断组 1 中的所有潜在缺陷为同一真实缺陷， 并进行显示与报警。 0047 表 2 说 明 书 CN 102565103 A 8 6/6 页 9 0048 0049 表 3 0050 0051 5)在步骤3)所得到的速度直方图中， 剔除步骤3)中连续2N+1帧ROI图像中与第 1 帧 ROI 图像上的潜在缺陷相关的水平投影速度统计， 增加与第 2N+2 帧 ROI 图像上的潜。
33、在 缺陷相关的水平投影速度统计， 得到新的连续 2N+1 帧 ROI 图像中潜在缺陷对速度直方图， 然后返回步骤 4) 进行新的潜在缺陷跟踪直至完成所有 ROI 图像的处理。 0052 综上所述， 本发明充分利用了 X 射线实时检测时焊缝缺陷呈现有规律的运动轨迹 而噪声引起的伪缺陷则随机出现的特点， 不仅仅适用于钢管焊缝缺陷的自动检测， 也同样 适用于其它焊接工件焊缝的自动检测， 能够有效实现焊缝缺陷的跟踪， 提高缺陷检出的可 靠性， 避免噪声引起的误检。 0053 上述各实施例仅用于说明本发明， 其中各部件的结构、 连接方式和实施方法的步 骤等都是可以有所变化的， 凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进， 均不 应排除在本发明的保护范围之外。 说 明 书 CN 102565103 A 9 1/2 页 10 图 1 说 明 书 附 图 CN 102565103 A 10 2/2 页 11 图 2 说 明 书 附 图 CN 102565103 A 11 。