荧光磁粉探伤结果自动识别系统研究

荧光磁粉探伤结果自动识别系统研究一、引言荧光磁粉探伤技术是一种广泛应用于金属材料检测领域的非破坏性检测技术。该技术通过在被检测物品表面施加磁场，再将荧光磁粉覆盖在表面上，通过紫外线照射，使荧光磁粉在缺

荧光磁粉探伤结果自动识别系统研究 一、引言 荧光磁粉探伤技术是一种广泛应用于金属材料检测领域的非破坏性 检测技术。该技术通过在被检测物品表面施加磁场，再将荧光磁粉覆盖 在表面上，通过紫外线照射，使荧光磁粉在缺陷区域产生荧光，从而实 现探测缺陷的目的。该技术不仅能够对表面缺陷进行检测，还能够发现 深部缺陷，具有高灵敏性、高精度、高效性等优点，已被广泛运用于机 械、航空、航天、汽车、建筑、电力等各个领域。 荧光磁粉探伤技术虽然具有诸多优点，但也存在着一些问题。例 如，该技术对操作人员的技术要求较高，需要经过较长时间的培训和实 践才能熟练掌握；同时，需要摄影师对荧光磁粉反应结果进行判断、分 析，容易出现主观性等问题。因此，为了提高荧光磁粉探伤的检测效率 和准确性，需要开发出一种自动识别荧光磁粉探伤结果的系统。 二、荧光磁粉探伤结果自动识别系统的技术原理 荧光磁粉探伤结果自动识别系统基于图像处理技术和机器学习进行 开发，其技术原理如下： 1.图像采集及处理：系统通过高清晰度摄像头对荧光磁粉探伤结果 进行拍摄，并通过数字图像处理技术对拍摄到的图像进行预处理，包括 去噪、图像增强、边缘检测等处理。 2.特征提取：在图像预处理完成后，系统通过特征提取算法提取出 荧光磁粉反应结果关键特征，例如缺陷的形状、大小、位置等。特征提 取算法可以采用传统的数学方法，例如霍夫变换、边缘检测、二值化 等，也可以通过深度学习算法进行特征提取。 3.分类模型训练：系统通过机器学习算法对荧光磁粉反应结果进行 分类，训练出分类模型。分类模型可以采用传统的机器学习算法，例如 支持向量机、决策树、随机森林等，也可以采用深度学习算法，例如卷