一、引言
 

　　在工業(yè)制造、航空航天、能源電力等眾多領域，確保關鍵部件的質量至關重要。X射線無損探傷作為一種重要的檢測手段，能夠直觀地呈現(xiàn)物體內部的結構信息，發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。然而，由于成像過程中受到噪聲干擾、對比度不均等因素影響，原始圖像質量往往欠佳，需要有效的圖像增強技術來改善視覺效果，同時，精準的缺陷識別算法對于準確判斷缺陷類型、尺寸和位置起著決定性作用。本文聚焦于X射線無損探傷圖像增強與缺陷識別算法展開深入研究。
 

　　二、圖像特點及問題分析
 

　　X射線穿透被檢測物體后，X射線無損探傷依據不同部位對射線吸收程度的差異形成影像。這類圖像常伴有量子噪聲，表現(xiàn)為隨機分布的顆粒狀亮點或暗點，掩蓋了細微的缺陷特征；而且，受探測器性能、散射射線等因素制約，圖像整體對比度偏低，邊緣模糊不清，給后續(xù)的缺陷識別帶來較大挑戰(zhàn)。
 

　　三、圖像增強算法
 

　　1.去噪處理：采用中值濾波算法，它以像素鄰域內灰度值的中位數替代該像素原值，能有效抑制椒鹽噪聲，保留圖像的邊緣細節(jié)。對于高斯噪聲為主的復雜噪聲環(huán)境，自適應維納濾波則更為適用，它根據局部圖像的統(tǒng)計特性動態(tài)調整濾波參數，使降噪后的圖像更貼近真實場景。
 

　　2.對比度提升：直方圖均衡化是經典方法之一，通過對圖像灰度級分布進行重新映射，擴展灰度范圍，增強整體對比度。但傳統(tǒng)直方圖均衡化易出現(xiàn)過度增強現(xiàn)象，導致部分區(qū)域細節(jié)丟失。為此，改進的基于分塊的直方圖均衡化應運而生，將圖像劃分為若干子塊，分別進行處理，兼顧全局與局部對比度優(yōu)化，突出不同區(qū)域的缺陷特征。
 

　　3.邊緣銳化：利用拉普拉斯算子等微分算子對圖像進行卷積運算，強化邊緣處的灰度變化，凸顯輪廓信息。結合閾值處理，可選擇性地突出重要邊緣，為后續(xù)缺陷定位提供清晰邊界。
 

　　四、缺陷識別算法
 

　　1.基于模板匹配的方法：預先構建各類典型缺陷的標準模板庫，如氣孔、夾雜、裂紋等。在待檢測圖像中，通過滑動窗口遍歷，計算窗口內圖像與各模板的相關系數，當超過設定閾值時判定為匹配成功，即發(fā)現(xiàn)相應缺陷。該方法簡單直觀，但對模板質量和尺度適應性要求較高。
 

　　2.機器學習算法：支持向量機(SVM)憑借其優(yōu)秀的小樣本分類能力，在缺陷識別領域嶄露頭角。提取圖像的形狀、紋理、灰度共生矩陣等多維度特征，組成特征向量輸入SVM模型訓練，實現(xiàn)對不同缺陷類型的分類判別。深度學習中的卷積神經網絡(CNN)更是近年來的研究熱點，它具有強大的自動特征學習能力，能直接從海量圖像數據中挖掘深層次語義信息，大幅提升復雜背景下缺陷識別的準確率。
 

　　五、實驗驗證與結果分析
 

　　選取多個實際工業(yè)部件的X射線探傷圖像作為測試集，分別運用上述圖像增強和缺陷識別算法進行處理。結果表明，綜合運用多種增強算法后，圖像的信噪比顯著提高，缺陷可視度明顯增強；
 

　　六、結論
 

　　X射線無損探傷圖像增強與缺陷識別算法的持續(xù)優(yōu)化，為保障工業(yè)產品質量筑牢堅實防線。未來，隨著人工智能技術的深度融合，有望進一步突破現(xiàn)有局限，實現(xiàn)智能化、自動化的高精度探傷，助力制造業(yè)邁向新高度。