陈强
无锡市产品质量监督检验院 214000
摘要：随着科学技术和工业技术的迅速发展，近年来我国对铸造产品需求在数量和质量上都有大幅度的提升。铸件在出厂前几乎都需要对其进行无损检测以保证产品质量。如今，无损检测技术已在航空航天、石油化工、机械制造等领域得到了广泛的应用。目前，射线检测技术在生产中的应用所占比例约40%，可见，射线检测仍然是十分重要的检测方法。传统的X射线检测技术是基于胶片成像和人工测评胶片，但这种方法存在工作效率低、人为客观因素影响大、无法实时成像、成本高以及图像管理不便等缺点。X射线实时成像及计算机图像处理技术结合了计算机数字图像处理技术与光电转换技术，可以通过图像增强将X射线图像转换为视频图像，再对图像进行数字化处理，以提高检测灵敏度和缺陷的识别能力，再利用计算机分析处理检测结果，进行检测结果评定，检测图像可长期在计算机或者光盘中进行保存，从而可使X射线检测实现自动化。
关键词：工业X射线;检测图像;预处理;
引言
随着辐照加工技术及其工业应用的发展，电子束辐照加工技术由于具有方向集中、能量利用率高、辐照时间短、生产效率高、安全性好等优点，受到了各国的重视，近年来发展迅速，电子加速器辐照装置数量增长迅猛，电子束辐照加工的市场份额逐渐增长。基于射线与物质的相互作用，射线的能量沉积强度随着入射深度而变化，即被辐照的物品不同区域的剂量不同，因此物品中实际剂量分布情况是辐照加工工艺、生产方案、质量控制的关键。由于能量一定的电子束在与产品相互作用的过程中强度减弱较快，穿透力较弱，对物品的质量厚度非常敏感，一旦超过适宜的厚度范围，剂量快速下降，会出现剂量分布不符合要求而导致辐照质量不合格。因此对于电子束辐照加工来说，质量厚度是判断一定能量的电子束能否穿透产品，其剂量分布是否满足要求的一个关键参数。X射线检测成像技术的基本原理是利用物质对X射线的吸收作用，当一定强度的X射线穿过产品时，由于产品中密度、厚度和材料的差异，穿过不同区域的X射线的衰减程度不同，通过探测器和显像过程，就能获得产品二维灰度图像。不同材料对X射线的吸收能力取决于材料的密度、厚度及衰减系数，其中密度与厚度的乘积即为质量厚度。
1射线检测图像的噪声成分
1)薄膜颗粒噪声薄膜颗粒由卤化物质的任意分布、光线光子的随机吸收产生。研究表明，[]薄膜颗粒噪声的分布特性可以用中值为0的高白色高高斯噪声有效描述。噪声的标准偏差与平均粒子密度的平方根成正比。2)暗流噪声的来源有两种:另一种方法是，用胡椒喷雾描述CCD阵列中由于局部网格干扰或电压而产生的电流峰值。实验研究发现本文所包含的光波均无暗峰值，即含有仅含热量的暗电气噪声。暗电流噪声可以用高噪音来形容。3)将热引起的噪音转化为电荷的过程。由于灯光具有粒子属性，因此CCD单元每单位时间接收的光子数可能不相同，因为即使在入射光强度均匀的情况下，它也会在均匀值上稍有波动，从而导致散射噪声。如果存在大量光子，则漫反射规则将通过高散射分布。
2检测图像的去噪处理
对检测图像的平滑处理技术进行研究的目的是消除噪声对检测图像影响的同时不会模糊检测图像的边缘轮廓。目前，常用的去噪方法为空域法与频域法。所谓频域滤波就是在一个频域内乘以一个滤波函数H(u，v)，频域滤波的处理的运算量较大，且图像的灰度区间较窄，灰度值小，限制了频域滤波的应用。空域法滤波是借助模板在图像空间进行邻域操作完成的，可分为线性滤波和非线性滤波。具体操作步骤如下:①将模板在图中漫游，使模板中心与图中一个像素位置重合;②使模板上系数与下对应像素相乘;③求和;④将模板输出响应值赋给途中对应模板像素中心像素。中值滤波是非线性滤波方法的一种，运算过程无需图像的统计特征，大幅度地简化了图像处理。中值滤波并不会像线性滤波一样模糊图像细节，可保留图像边缘细节。中值滤波采用像素点邻域灰度值中值取代该点像素值。该方法对滤波脉冲的干扰、图像扫描噪声孤立点和线段的消除十分有效，而对消除高斯噪声的效果不佳。
中值滤波并不适用于点、线、尖角较多的图像。目前常用的滤波有迭代中值滤波、加权中值滤波等。滤波效果很大程度上依赖中值滤波器窗口的尺寸及形状。中值滤波器窗口形状主要有线形、方形、圆形、十字形以及环形。较长缓变轮廓的图像常采用方形窗口。而存在尖角的图像常采用十字性窗口。一般从大到小逐步进行窗口尺寸的选择，直至滤波效果达到令人满意的效果。线性滤波器的基本思想是通过平均运算一点和其邻域来去除突然变化的点，从而去除噪声，但方法的缺点是图像会有一定的模糊。一般情况下模板不允许移除边界，因此经过处理后的图像会小于原图像。
3质量厚度检测方法
质量厚度获取方法建立在X射线对产品物质准确识别的基础上，X射线穿过产品后，强度由原始强度I0衰减为穿过产品后X射线的强度I，X射线等效能量见式（1）。
式中：I0为X射线的原始强度（J/（m2/S））；I为穿过产品后X射线的强度（J/（m2/S））；μ'是产品的等效质量衰减系数（cm2/g）；ρ为产品的密度（g/cm3）；t为产品的厚度（cm）；ρt即为产品的质量厚度（g/cm2）。通过分析ln（I0/I）与产品的质量厚度线性关系，并细致刻画双能能谱，计算理论上不同产品的质量厚度曲线，从而建立X射线测量质量厚度的算法模型，结合成像技术计算得到产品质量厚度及其分布图。
4检测图像对比度的增强
线性变换线性变换有两种变换方式，分为全域线性变换与分段线性变换。全域线性变换为对全部像素同时乘以相同的系数，对全部像素做相同倍数的增大或者减小。分段变换为对检测图像感兴趣区域的灰度进行拉伸来改善图像质量。检测图像中灰度不明显区域的灰度通过拉伸或压缩，可改善检测图像的视觉效果。常用的分段拉伸方法是三段线性拉伸，其表达式如公式(3)所示，示意图如图3所示。
公式(3)中f(x，y)为点(x，y)变换前的灰度值，g(x，y)为点(x，y)变换后的灰度值。
5直方图均衡化
把给定的直方图改变成均匀分布的直方图就叫做直方图的均衡化，也被称作灰度均衡。均衡化后的直方图会增加检测图像的对比度。直方图经过均衡化处理后是近似均匀分布的，图像具有离散的灰度。图像经直方图均衡化后检测图像的灰度动态范围及量化层间隔都会有多扩大，灰度级别会减少，因此有可能会导致轮廓的出现。图像目标处与背景过渡处像素点较少，均衡化可把较少像素的灰度合并变成背景点或者目标点，进而使边界处变得陡峭。图像目标处与背景过渡处像素点较多，均衡化会增加像素灰度间的差距，进而增大背景和目标的对比度。
结束语
X射线图像的降噪与对比度增强作为图像预处理的重要环节，其效果直接决定检测图像的质量。图像的预处理方法都是具有一定的针对性，通用的预处理算法并不存在。本文主要介绍了X实时成像预处理的几种方法。非线性中值滤波在图像降噪方面的效果较好。直方图均衡化在对比度增强方面的效果较好。
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