超声TOFD D-扫描图像的自动缺陷检测：数字图像处理方法

本文标题"Automatic Defect Detection in Ultrasonic TOFD D-Scan Data Using Digital Image Processing Method"探讨了在超声TOFD（Time of Flight Diffraction）技术的D扫描图像中，如何利用数字图像处理方法实现缺陷的自动识别。作者迟大钊和刚铁来自哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室，他们的研究得到了国家自然科学基金和博士研究生专项研究基金的支持。 超声TOFD是一种无损检测技术，广泛用于检查焊缝中的内部缺陷。在D扫描图像中，缺陷区域相对于背景通常具有较低的对比度，这使得手动分析工作量大且耗时，容易受到人为因素的影响，导致解释结果的一致性降低。为了解决这些问题，论文提出了一种基于数字化图像处理的方法，旨在自动化地从大量的冗余数据中区分出代表缺陷的关键信息。 该方法的核心在于提升图像处理算法的精度和效率，可能包括以下几个关键技术步骤： 1. **图像预处理**：通过滤波、降噪和增强操作，提高缺陷区域与背景之间的对比度，使小而弱的缺陷信号更容易被检测到。 2. **特征提取**：利用边缘检测、纹理分析或机器学习算法（如卷积神经网络）来识别和提取缺陷特有的图像特征，这些特征可以是形状、纹理模式或者强度变化。 3. **阈值分割**：通过设置合适的阈值，将图像分为缺陷区和非缺陷区，减少人工干预的需求。 4. **区域生长或连通组件分析**：进一步细化缺陷区域，通过分析相邻像素间的关联性，确定缺陷的准确位置和大小。 5. **模型训练与验证**：如果涉及到深度学习，可能需要大量标注的D扫描图像来训练分类模型，确保其对不同类型的缺陷有良好的识别性能。 6. **自动决策系统**：结合上述步骤，构建一个自动化的决策系统，能够在实时或批处理情况下快速、准确地识别和标记出D扫描图像中的缺陷。 论文的目标是减轻人工分析的负担，提高检测的精度和一致性，从而推动超声TOFD技术在工业领域的广泛应用。通过这篇首发论文，研究者们希望为非破坏检测领域带来新的突破，为焊接质量控制提供更为可靠的方法。