數(shù)字射線成像檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用時(shí)間相對(duì)較短，但是隨著其在各行業(yè)的推廣，其優(yōu)勢(shì)逐漸得到業(yè)界認(rèn)可[1-3]。DR檢測(cè)結(jié)果可以在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行分析、判讀，能夠?qū)崟r(shí)遠(yuǎn)程傳輸，方便疑難缺陷的會(huì)診和分析；結(jié)合輔助智能評(píng)片技術(shù)，可以節(jié)省評(píng)片時(shí)間；結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)，能夠更好地識(shí)別圖像中的有效信息；結(jié)合圖像后處理可以提高圖像的視覺(jué)效果，從而提高評(píng)片的準(zhǔn)確度[4]。與射線膠片相比，DR解決了膠片易污損、易劃傷、難儲(chǔ)存等系列問(wèn)題；DR的實(shí)時(shí)成像功能可以對(duì)焊接工藝質(zhì)量進(jìn)行即時(shí)反饋，顯著提高施工效率，節(jié)約時(shí)間成本[5-6]。

為了滿足工程建設(shè)需要，國(guó)內(nèi)外已發(fā)布了多項(xiàng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，為DR檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用提供了規(guī)范依據(jù)[7-11]。近年來(lái)，隨著我國(guó)石油天然氣管道的大規(guī)模建設(shè)，長(zhǎng)輸管道的缺陷檢測(cè)正朝著數(shù)字化和智能化方向發(fā)展，以滿足更可靠、更高效的建設(shè)需求[12-14]。

DR檢測(cè)質(zhì)量主要由探測(cè)器硬件、射線成像條件[15]、噪聲以及圖像增強(qiáng)技術(shù)等因素決定[16]。DR檢測(cè)要獲得可以和膠片媲美的檢測(cè)質(zhì)量，不僅要采用先進(jìn)的數(shù)字探測(cè)器等硬件設(shè)備，優(yōu)化成像條件和圖像處理算法也同等重要[17]。

中國(guó)石油天然氣管道科學(xué)研究院（以下簡(jiǎn)稱研究院）在十多年前已完成了管道環(huán)焊縫DR設(shè)備的研制，實(shí)現(xiàn)了管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)的實(shí)時(shí)顯示和電子存儲(chǔ)[18]。近年來(lái)，研究院一直致力于該設(shè)備的性能優(yōu)化和工程應(yīng)用研究，包括研發(fā)一套功能完整、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一且符合行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景需求的配套軟件?；贛FC多文檔視圖框架，研發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的圖像處理與評(píng)價(jià)系統(tǒng)，其具有良好的適應(yīng)性和可操作性，可實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)結(jié)果的完整分析和高效準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。

1. 軟件架構(gòu)

在石油天然氣管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)中，標(biāo)準(zhǔn)SY/T 4109—2020《石油天然氣鋼質(zhì)管道無(wú)損檢測(cè)》中第5部分“射線數(shù)字成像檢測(cè)”對(duì)現(xiàn)場(chǎng)施工給予了明確且具體的要求，包括檢測(cè)系統(tǒng)、檢測(cè)工藝和檢測(cè)質(zhì)量。這些要求涉及圖像存儲(chǔ)格式、系統(tǒng)功能、圖像灰度范圍、靈敏度、系統(tǒng)分辨率、圖像信噪比、報(bào)告輸出等方面。

基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)的實(shí)際需求，研發(fā)了DR檢測(cè)系統(tǒng)圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括數(shù)字圖像存取顯示模塊、圖像后處理模塊和成像分析模塊，其基礎(chǔ)架構(gòu)如圖1所示。

圖 1DR圖像處理系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)字圖像存取顯示模塊用于解析無(wú)損檢測(cè)圖像，并以可視化方式顯示詳細(xì)數(shù)據(jù)，使用戶能夠方便地查看圖像信息。該模塊具備解析和存儲(chǔ)數(shù)字圖像的功能，并提供用戶界面以顯示圖像。圖像后處理模塊包括直方圖均衡、卷積濾波等功能，旨在提升圖像質(zhì)量。成像分析模塊能夠?qū)υ紙D像進(jìn)行分辨率、信噪比和缺陷類型等方面的分析。

2. 圖像存取顯示模塊

2.1 DICONDE格式讀取

常用的數(shù)字圖像存儲(chǔ)格式有JPG、PNG、BMP、TIF等，而行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的DR圖像存儲(chǔ)格式為DICONDE格式。因此，系統(tǒng)除了通用格式的讀寫，還必須包含DICONDE文件讀取功能。

系統(tǒng)可在借助DCMTK開(kāi)源庫(kù)完成對(duì)DICONDE文件中圖像數(shù)據(jù)、工程、人員、設(shè)備、檢測(cè)工藝數(shù)據(jù)等附加信息的讀取。結(jié)合MFC框架，系統(tǒng)可在打開(kāi)數(shù)字射線圖像的同時(shí)顯示該圖像的附加信息。圖像附加信息的顯示界面如圖2所示。

圖 2圖像附加信息的顯示界面

2.2 多視圖顯示

在長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫的DR檢測(cè)過(guò)程中，受平板探測(cè)器尺寸的限制，完成單條環(huán)焊縫的DR檢測(cè)需要實(shí)施多次透照[19]，最終需對(duì)多幅檢測(cè)數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行拼接以形成整條焊縫的檢測(cè)圖像，因此圖像處理系統(tǒng)需具備多幅圖像的同時(shí)顯示、處理與拼接功能。

2.2.1 視圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

在多圖顯示功能的基礎(chǔ)上，文章系統(tǒng)還可進(jìn)行圖像質(zhì)量分析和后處理變換等操作。在存儲(chǔ)視圖數(shù)據(jù)時(shí)，可完整保存不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)類型。系統(tǒng)自頂向下依次進(jìn)行圖像處理后，在MFC窗口進(jìn)行顯示。視圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層次如表1所示。

2.2.2 圖像與視窗坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

ImgDst圖像依舊為原圖像真實(shí)尺寸，MFC視窗顯示前需要規(guī)定圖像顯示尺寸。軟件默認(rèn)顯示時(shí)盡可能填滿MFC視窗。因此WindowSrc的短邊像素長(zhǎng)度EWindowSrc將和MFC視窗對(duì)應(yīng)邊像素長(zhǎng)度EImgSrc相等，則基礎(chǔ)映射倍率α可表示為

規(guī)定在此α下，視窗放大倍率β為1。由此得到WindowSrc圖像尺寸SWindowSrc與ImgSrc圖像尺寸SImgSrc的關(guān)系可表示為

當(dāng)WindowSrc在MFC視窗進(jìn)行顯示時(shí)，WindowSrc視窗尺寸往往大于MFC視窗尺寸，因此需要借助滑動(dòng)條控制圖像顯示位置?；瑒?dòng)條通過(guò)一個(gè)Point2f類型數(shù)據(jù)Pslider控制。因此視窗坐標(biāo)系Pview與圖像坐標(biāo)系Pimg轉(zhuǎn)換公式為

2.2.3 線性變換

DICONDE數(shù)字射線圖像像素通常為14 bit或16 bit，需要映射到8 bit以用于屏幕顯示。默認(rèn)使用線性變換映射，簡(jiǎn)單的線性變換公式為

式中：，分別為變換前后點(diǎn)的灰度值；m，n分別取0，255；d，e分別為圖像感興趣區(qū)域灰度的最小值，最大值[20]。

2.2.4 多視圖加載與歷史變換加載

MFC多文檔視圖架構(gòu)可同時(shí)打開(kāi)多幅數(shù)字射線圖像，并選擇其中一幅進(jìn)行激活操作。多視圖場(chǎng)景下，休眠視圖僅需要保存“視圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)”中前3項(xiàng)數(shù)據(jù)，在切換視圖時(shí)將休眠視圖的“ImgSrc，ImgLUT，ImgDst”進(jìn)行保存，活躍視圖的“ImgSrc，ImgLUT，ImgDst”通過(guò)轉(zhuǎn)換算法重新轉(zhuǎn)換為“WindowSrc，ViewSrc，ViewDst”進(jìn)行顯示。

對(duì)于每一視圖，文章系統(tǒng)將通過(guò)TreeCtrl樹(shù)控件記錄歷史操作，不同的歷史操作將修改ImgDst，因此每當(dāng)ImgDst在修改后，軟件將當(dāng)前ImgDst拷貝進(jìn)TreeCtrl控件作為葉節(jié)點(diǎn)暫存。在回溯操作時(shí)葉節(jié)點(diǎn)暫存圖像將重新覆蓋ImgDst，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為“WindowSrc，ViewSrc，ViewDst”進(jìn)行顯示。多視圖顯示視圖列表示例如圖3所示，列表可顯示當(dāng)前打開(kāi)的所有圖像路徑、名稱以及正負(fù)片、濾波等歷史操作記錄，可提供便利的圖像查看、選擇、另存、關(guān)閉方案。

圖 3多視圖顯示視圖列表示例

2.3 快捷響應(yīng)

MFC框架具有消息響應(yīng)機(jī)制，為適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)評(píng)價(jià)需求，圖像的縮放、拖動(dòng)、后處理區(qū)域框選等操作均以鼠標(biāo)快捷操作為主。

2.3.1 縮放

圖像縮放通過(guò)鼠標(biāo)滾輪實(shí)現(xiàn)。規(guī)定上滾動(dòng)為視窗圖像放大，下滾動(dòng)為圖像視窗縮小。因此在捕獲到上滾動(dòng)消息后，增大視窗放大倍率β；捕獲到下滾動(dòng)消息后，減小視窗放大倍率β。當(dāng)β修改后重新計(jì)算SWindowSrc，并通過(guò)ImgDst插值運(yùn)算求得新的WindowSrc用于顯示。

2.3.2 拖動(dòng)

圖像拖動(dòng)通過(guò)鼠標(biāo)右鍵實(shí)現(xiàn)。當(dāng)鼠標(biāo)右鍵按下后進(jìn)入圖像拖動(dòng)狀態(tài)，此時(shí)鼠標(biāo)移動(dòng)發(fā)生在視窗坐標(biāo)下，且鼠標(biāo)移動(dòng)方向與圖像顯示方向相反。若鼠標(biāo)移動(dòng)距離為Pmouse，則新滑動(dòng)條坐標(biāo)${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">slider</span>}}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">=</span>}$${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">slider</span>}}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">-</span>}{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}$。通過(guò)修改滑動(dòng)條參數(shù)MFC即可自動(dòng)對(duì)窗口進(jìn)行移動(dòng)。

2.3.3 選區(qū)

進(jìn)行像素計(jì)算有關(guān)的操作，如信噪比計(jì)算，動(dòng)態(tài)對(duì)比度增強(qiáng)等操作時(shí)需要在視窗坐標(biāo)下操作，以修改圖像坐標(biāo)下的數(shù)據(jù)，此時(shí)需要進(jìn)行視窗坐標(biāo)至圖像坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。MFC監(jiān)聽(tīng)鼠標(biāo)左鍵按下消息，通過(guò)鼠標(biāo)左鍵拖動(dòng)得到視窗坐標(biāo)下感興趣區(qū)域（ROI）。使用式（3）將視窗圖像中ROI區(qū)域映射到ImgSrc圖像中的ROI區(qū)域，并進(jìn)行計(jì)算。

2.4 加速繪圖

當(dāng)操作者對(duì)ImgDst進(jìn)行連續(xù)變換（例如局部灰度均衡時(shí)調(diào)整選區(qū)，調(diào)整窗寬窗位值等）時(shí)，計(jì)算量很大，屏幕頻繁刷新會(huì)使得響應(yīng)時(shí)間增長(zhǎng)，故系統(tǒng)使用懶加載（見(jiàn)圖4）與緩沖策略來(lái)減少響應(yīng)時(shí)間。

圖 4懶加載示意

2.4.1 懶加載策略

當(dāng)操作者進(jìn)行連續(xù)調(diào)整時(shí)，圖像顯示窗口位置是不變的。因此當(dāng)ImgDst需要進(jìn)行連續(xù)變換時(shí)，僅對(duì)窗口位置的ImgDst進(jìn)行變換，記為ImgDstRoi。操作者在視窗范圍內(nèi)僅觀察到ImgDstRoi，如圖5所示。當(dāng)ImgDst連續(xù)變換結(jié)束，ImgDstRoi中的最終變換方法應(yīng)用到ImgDst全局并銷毀ImgDstRoi。記變換次數(shù)為n，總像素變換量由原來(lái)的${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">ImgDst</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">·</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}$減少到${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">ImgDstRoi</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">·</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">+</span>}{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">ImgDst</span>}}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">=</span>}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">(</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">·</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">·</span>{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">view</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">)</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">+</span>}{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">ImgDst</span>}}$

圖 5尺寸校準(zhǔn)及測(cè)量操作示意

2.4.2 緩沖策略

在MFC繪圖時(shí)，需要進(jìn)行視窗刷新，系統(tǒng)使用ViewSrc擦除背景，在背景上完成進(jìn)一步繪制，假設(shè)某操作序列需要進(jìn)行n次屏幕繪制。每進(jìn)行一次繪制需要刷新n+1次視窗，即ViewSrc擦除背景->繪制1->繪制2->繪制…->繪制n，總像素變換量為${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">view</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">·</span><span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">(</span>\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">+</span>}\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">1</span>}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">)</span>$。因此，無(wú)論每次視窗變換的像素有多少，最終都會(huì)導(dǎo)致屏幕完全刷新。系統(tǒng)通過(guò)使用緩沖策略，開(kāi)辟緩沖ViewDst用于在內(nèi)存中繪制操作序列，再將ViewDst繪制到屏幕上，最終執(zhí)行1+1次屏幕刷新，減少了屏幕刷新耗時(shí)。

3. 成像質(zhì)量分析

在管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)應(yīng)用中，SY/T 4109標(biāo)準(zhǔn)在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方面，對(duì)單絲、雙絲、標(biāo)記帶等輔助評(píng)價(jià)工具的布置進(jìn)行了規(guī)定，針對(duì)不同的管道規(guī)格，對(duì)系統(tǒng)靈敏度、分辨率、信噪比、缺陷驗(yàn)收方法等都給予了具體要求和說(shuō)明?；诖?，文章系統(tǒng)集成了圖像質(zhì)量分析的相關(guān)參數(shù)測(cè)量功能，包括尺寸校準(zhǔn)測(cè)量、雙絲測(cè)量、信噪比測(cè)量、缺陷評(píng)價(jià)4種功能。

3.1 尺寸校準(zhǔn)測(cè)量

影像形成圖片后，單位像素代表的工件尺寸并不準(zhǔn)確，因此需要對(duì)像素尺寸進(jìn)行校準(zhǔn)，標(biāo)定出像素間距，再進(jìn)行尺寸測(cè)量。

校準(zhǔn)通過(guò)尋找已知尺寸參考物作為標(biāo)定基準(zhǔn)，一般利用雙線型像質(zhì)計(jì)在寬度方向的15 mm處進(jìn)行標(biāo)定。文章系統(tǒng)在進(jìn)行尺寸校準(zhǔn)時(shí)，沿參考物長(zhǎng)度方向繪制灰度曲線，操作示意如圖5所示，添加游標(biāo)尋找參考物邊沿。統(tǒng)計(jì)游標(biāo)范圍內(nèi)像素?cái)?shù)量，由用戶輸入?yún)⒖嘉飳?shí)際長(zhǎng)度，即可計(jì)算出單位像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸。完成校準(zhǔn)后，游標(biāo)便可準(zhǔn)確測(cè)量目標(biāo)尺寸。

3.2 雙絲測(cè)量

雙絲測(cè)量用于測(cè)量圖像空間分辨率，包括手動(dòng)測(cè)量和自動(dòng)測(cè)量。

3.2.1 灰度直方圖20%下凹法

通過(guò)軟件雙絲測(cè)量工具，沿垂直線對(duì)方向從第一根線對(duì)開(kāi)始拉出一定寬度的輪廓線至最后一根線對(duì)，輪廓線覆蓋區(qū)域至少覆蓋線對(duì)區(qū)域60%面積，得到絲對(duì)圖像的截面灰度分布輪廓曲線，如圖6所示。

圖 6灰度直方圖20%下凹法得到的灰度曲線

測(cè)定雙絲峰谷比R作為評(píng)價(jià)依據(jù)，其可表示為

式中：a，b分別為雙絲中絲對(duì)對(duì)應(yīng)各像素的最小灰度的平均值；c為雙絲對(duì)中像素最高灰度值的平均值。

當(dāng)R小于并最接近20%時(shí)，則認(rèn)為這一線對(duì)是可識(shí)別線對(duì)。因此測(cè)量雙絲像質(zhì)計(jì)的達(dá)標(biāo)線對(duì)時(shí)需要系統(tǒng)繪制輔助雙絲測(cè)量的剖面分析工具，并添加可識(shí)別率算法。系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案為：在雙絲測(cè)量模式下，沿雙絲像質(zhì)計(jì)方向繪制一條角度可旋、寬度可調(diào)的窄帶矩形框；角度可旋轉(zhuǎn)需要用戶拖動(dòng)過(guò)程中確保矩形框與像質(zhì)計(jì)邊框平行；拖動(dòng)中在矩形框中間繪制一條垂直輔助線，通過(guò)與絲徑貼合輔助矩形框角度調(diào)整，如圖7所示。矩形框內(nèi)圖像用于實(shí)時(shí)繪制灰度剖面圖，如圖8所示，剖面圖橫坐標(biāo)方向?yàn)榫匦慰蜓由旆较?，縱坐標(biāo)為矩形框?qū)挾确秶鷥?nèi)每列像素的平均灰度值。標(biāo)準(zhǔn)要求測(cè)量區(qū)域?qū)挾炔粦?yīng)少于21個(gè)像素，因此矩形框?qū)挾仁强梢哉{(diào)整的。剖面圖內(nèi)繪制3條游動(dòng)輔助線，調(diào)整輔助線位置到關(guān)注線對(duì)，即可自動(dòng)計(jì)算出R值。

圖 7雙絲測(cè)量輔助線示意

圖 8雙絲測(cè)量示例

3.2.2 內(nèi)插值20%下凹法

灰度直方圖20%下凹法中，需要保證測(cè)量矩形框與像質(zhì)計(jì)邊框水平，且需進(jìn)行多次調(diào)整游動(dòng)輔助線以計(jì)算多個(gè)R值。該操作比較繁瑣，某種程度上對(duì)操作人員并不友好。因此借助雙絲像質(zhì)計(jì)形態(tài)學(xué)特性，使用內(nèi)插值20%下凹法對(duì)雙絲區(qū)域進(jìn)行自動(dòng)選區(qū)與自動(dòng)計(jì)算。

（1）自動(dòng)選區(qū)

雙絲像質(zhì)計(jì)由多條平行的雙絲對(duì)組成，雙絲對(duì)與垂直方向的偏離角度即為矩形框與水平方向的偏離角度。因此自動(dòng)選區(qū)算法按如下步驟實(shí)現(xiàn)。① 灰度拉伸：通過(guò)線性變換，將雙絲區(qū)域圖像灰度映射到0~65 535，用于提升對(duì)比度；② 二值化：使用二值化算法，使得雙絲對(duì)灰度值變?yōu)?5 535，背景灰度值變?yōu)?；③ 霍夫變換：使用霍夫變換算法尋找所有的直線；④ 初次篩選：篩選長(zhǎng)度合理的直線，去除過(guò)短直線；⑤ 二次篩選：求出所有直線的偏轉(zhuǎn)角度，同時(shí)求出平均偏轉(zhuǎn)角度與標(biāo)準(zhǔn)差，篩選出偏轉(zhuǎn)角度在0.5倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的直線（理想狀態(tài)下標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)為0）；⑥ 角度計(jì)算：對(duì)篩選后的所有直線求平均偏轉(zhuǎn)角度，輸出平均偏轉(zhuǎn)角度與垂直方向的偏離角度作為矩形框與水平方向的偏離角度。

（2）自動(dòng)計(jì)算

計(jì)算R值時(shí)，對(duì)于每一組雙絲對(duì)，A與B點(diǎn)必然是灰度曲線的極小值，C點(diǎn)必然是灰度剖面圖的極大值（見(jiàn)圖6），且C點(diǎn)必然出現(xiàn)在A與B點(diǎn)之間。因此可以根據(jù)上述特點(diǎn)尋找到所有雙絲對(duì)的A，B，C點(diǎn)。自動(dòng)計(jì)算算法按如下步驟實(shí)現(xiàn)。① 內(nèi)插值：對(duì)灰度曲線進(jìn)行內(nèi)插值，增加灰度曲線點(diǎn)的數(shù)量，便于計(jì)算；② 判斷方向：判斷雙絲像質(zhì)計(jì)方向，第一對(duì)雙絲最粗最明顯，灰度值最小，因此尋找灰度曲線中數(shù)值最小的兩個(gè)點(diǎn)作為第一對(duì)雙絲所在位置，判斷該位置與頭尾距離即可判斷雙絲像質(zhì)計(jì)的擺放方向，調(diào)整方向使得第一對(duì)雙絲處于x坐標(biāo)較小位置，后續(xù)雙絲對(duì)沿x坐標(biāo)增大的方向排布；③ 尋找極小值：尋找并保存灰度曲線中所有極小值點(diǎn)，該極小值點(diǎn)要求灰度值小于左側(cè)的點(diǎn)，小于等于右側(cè)的點(diǎn)，同時(shí)邊界點(diǎn)也將被認(rèn)為是極小值點(diǎn)；④ 篩選極小值點(diǎn)：從所有極小值點(diǎn)中，按照灰度值從小到大遍歷，每次取2個(gè)點(diǎn)，認(rèn)為此2個(gè)點(diǎn)組成一個(gè)雙絲對(duì)，并存儲(chǔ)這2個(gè)點(diǎn)的灰度值與x坐標(biāo)，存儲(chǔ)后再次遍歷所有極小值點(diǎn)，刪除部分點(diǎn)，這些點(diǎn)的x值小于存儲(chǔ)點(diǎn)的x坐標(biāo)，設(shè)雙絲對(duì)數(shù)量為n，則重復(fù)上述步驟n次，最終得到n個(gè)極小值點(diǎn)對(duì)，2n個(gè)極小值點(diǎn)；⑤ 篩選極小值點(diǎn)對(duì)的有效性：雙絲對(duì)距離非常近，因此極小值點(diǎn)對(duì)的x坐標(biāo)應(yīng)相近，遍歷所有極小值點(diǎn)對(duì)，合法的極小值點(diǎn)對(duì)間的x坐標(biāo)應(yīng)該滿足${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">max</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">\ge </span>{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">\ge </span>{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">min</span>}}$（式中Dmax，Dmin分別為雙絲對(duì)x坐標(biāo)間距的最大距離，最小距離，Dx為其中某個(gè)雙絲對(duì)的間距），經(jīng)調(diào)參得知Dmax=20，Dmin=2效果較好；⑥ 獲取極大值點(diǎn)：極大值點(diǎn)應(yīng)出現(xiàn)在極小值點(diǎn)對(duì)中間，取一對(duì)極小值點(diǎn)對(duì)，并得到x坐標(biāo)區(qū)域，取區(qū)域內(nèi)灰度最大值點(diǎn)，共計(jì)獲取n個(gè)極大值點(diǎn)；⑦ 篩選平緩區(qū)點(diǎn)：認(rèn)為平緩區(qū)點(diǎn)出現(xiàn)在極大值點(diǎn)中間，最終得到n個(gè)平緩區(qū)點(diǎn)；⑧ 計(jì)算R值：共計(jì)獲得2n個(gè)極小值點(diǎn)，n個(gè)極大值點(diǎn)，n個(gè)平緩區(qū)點(diǎn)。計(jì)算n個(gè)R值，選擇小于并最接近20%的R值。

3.3 信噪比測(cè)量

信噪比標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)的是歸一化信噪比SNRn，在圖像上取面積不小于（20×55）像素的矩形興趣區(qū)域進(jìn)行計(jì)算，軟件系統(tǒng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)要求的歸一化信噪比算法進(jìn)行加載，則有

式中：${\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}_{\mathrm{<span\; style="font-size:\; 16px;\; color:\; rgb(0,\; 0,\; 0);">?</span>}}{}_{\text{<span style="font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0);">image</span>}}$為圖像空間分辨率，采用3.2中雙絲測(cè)量的實(shí)際測(cè)量結(jié)果，單位為μm。

若寬度為20，將寬度方向上20個(gè)像素視為一組，計(jì)算每組像素灰度值的平均值和修正標(biāo)準(zhǔn)差，每組的灰度平均值和標(biāo)準(zhǔn)差平均值取中位值Imedian，σmedian，再根據(jù)式（6），（7）計(jì)算歸一化信噪比。

在整條焊縫上，隨鼠標(biāo)移動(dòng)，軟件實(shí)時(shí)響應(yīng)鼠標(biāo)位置，并計(jì)算所在位置在設(shè)置區(qū)域大小范圍內(nèi)的歸一化信噪比，結(jié)果示例如圖9所示。操作人員可任意取點(diǎn)觀察近焊縫母材區(qū)域的信噪比是否滿足標(biāo)準(zhǔn)要求。

圖 9信噪比測(cè)量結(jié)果示例

4. 結(jié)語(yǔ)

基于長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)的需求，研發(fā)了適用性強(qiáng)的圖像處理、分析與評(píng)價(jià)系統(tǒng)。介紹了從圖像讀取到報(bào)告生成的整體設(shè)計(jì)架構(gòu)，系統(tǒng)地闡述了各個(gè)模塊的設(shè)計(jì)目的、功能要點(diǎn)、應(yīng)用效果。特別是涉及DICONDE圖像數(shù)據(jù)及標(biāo)簽信息的讀取方式，針對(duì)環(huán)焊縫圖像特征，研究了特異性圖像處理辦法，對(duì)分辨率、信噪比等標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，提供了具體的算法和解決方案?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果表明該系統(tǒng)完全滿足長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫DR檢測(cè)設(shè)備的圖像讀取、處理、分析、評(píng)價(jià)等方面的要求。自研與國(guó)產(chǎn)硬件相配套的軟件，不僅會(huì)促進(jìn)環(huán)焊縫DR檢測(cè)系統(tǒng)的推廣與普及，同時(shí)也可為高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)奠定基礎(chǔ)。

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