以钢板对接焊缝漏磁检测数据为基础，提出了一种基于伪彩色的焊缝漏磁检测的可视化方法。该方法首先利用新型漏磁检测系统(磁化方向与行进方向垂直)采集焊缝3种状态(焊缝无缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷、热影响区分布矩形槽缺陷)的漏磁场信号，生成三维空间分布图；然后通过灰度级线性变换，将其转换为二维灰度图形；最后将生成的灰度图像经过灰度级-彩色变换方法转换成伪彩色图像。试验结果表明通过伪彩色图像可直观地显示焊缝缺陷特征信息；该方法丰富了漏磁图像的细节信息和层次感，增强了对缺陷特征的识别能力，具有较好的视觉效果。

所属栏目

科研成果与学术交流黑龙江省教育厅科学技术研究重点资助项目(2511008);黑龙江省研究生创新科研资助项目(YJSCX2012-048HLJ)

收稿日期

2013/2/18

作者单位

崔巍:东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆163318
戴光:东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆163318
龙飞飞:东北石油大学 机械科学与工程学院，大庆163318
王学增:中国石油大庆石化分公司，大庆163000

备注

崔巍(1984-)，女，博士研究生，主要从事焊缝漏磁检测的研究工作。

引用该论文:

CUI Wei,DAI Guang,LONG Fei-Fei,WANG Xue-Zeng.Visualization Method for the Steel Plate Butt Weld Based on Magnetic Flux Leakage Testing[J].Nondestructive Testing,2013,35(5):8～11
崔巍,戴光,龙飞飞,王学增.钢板对接焊缝漏磁检测可视化方法[J].无损检测,2013,35(5):8～11

被引情况:

【1】

崔巍,赵鹏霄, "基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别",无损检测 36, 24-28(2014)

【2】

崔巍,赵鹏霄, "基于三维数值模拟的焊缝缺陷漏磁场分析",无损检测 36, 17-22(2014)
参考文献

【1】

GROSLIER D, PELLERIN S, VALENSI F. Explorative approach of the spectral analysis tools to the detection of welding defects in lap welding［J］. Nondestructive Testing and Evaluation,2011,26(3):13-18.

【2】

MIRAPEIX J, GARCｌ′A-ALLENDE P B, COBO A, et al. Real-time arc-welding defect detection and classification with principal component analysis and artificial neural networks［J］. NDT&E International,2007,40(2):315-323.

【3】

KAFIEH R, LOTFI T, RASSOUL A. Automatic detection of defects on polyethylene pipe welding using thermal infrared imaging［J］. Infrared Physics & Technology,2011,54:317-325.

【4】

YAHIA N B, BELHADJ T, BRAG S. Automatic detection of welding defects using radiography with a neural approach［J］. Procedia Engineering,2011,10:671-679.

【5】

冯兴奎.过程设备焊接［M］.北京：化学工业出版社,2003:60-62.

【6】

崔巍，戴光，陈志华，等.基于三维数值模拟的焊缝缺陷漏磁场分析［J］.无损检测,2012,34(8):10-16.

【7】

金明星，张长江.台风云图伪彩色增强的Berkeley小波变换法［J］.计算机应用,2010,30(6):1602-1605.

【8】

蓝春生，蓝鹏，曹煜媛.医学图像的伪彩色处理［J］.中国体视学与图像分析,2002,7(3):166-168.

【9】

王智文，刘美珍，蔡启先，等.基于小波分析和伪彩色的遥感图像增强［J］.计算机工程与设计,2008,29(18):4771-4773.

【10】

罗军辉，冯平，哈力旦·A，等.MATLAB7.0在图像处理中的应用［M］.北京：机械工业出版社,2005:151-152.