文章编号：1002—025X(2013)02—0051-05
香霉菌
李勇，高炜欣，汤楠，崔亚楠
人造奶油生产工艺>猎德小学(西安石油大学陕西省钻机控制重点实验室，陕西西安710065)
中矿国际工程设计研究院有限公司
摘要：应用压缩感知技术对X射线石油螺旋焊管焊缝缺陷进行识别=先对现场取得的焊管图像进行处理，截取出图像中的缺陷和噪声部分，在其中挑选出典型的缺陷和噪声作为研究样本。然后根据压缩感知技术训练出缺陷和噪声样本图像的冗余字典，通过该冗余字典求出待检测缺陷和噪声图像的稀疏表示。最后根据压缩感知图像识别原理进行待测图像的类型识别．得到待检测图像的缺陷和噪声识别率，也就是缺陷检测的灵敏度和特异度二检测结果表明，该方法更具有满足工程要求的高缺陷识别灵敏度和特异度． 关键词：压缩感知；缺陷识别；灵敏度；特异度；冗余字典；稀疏矩阵
中图分类号：T G441．7文献标志码：B上海电力学院图书馆
X射线螺旋焊管缺陷自动检测技术是应用焊缝实时检测数据通过现代图像处理来检测识别被测焊管是否
含有焊接缺陷。由于现场采集到X射线焊缝图像有无缺陷是未知的，且图像中的噪声部分有可能会被判为缺陷，造成缺陷的误判。因此，在实际工程应用中，对焊接缺陷识别的高灵敏度和特异度在焊缝缺陷识别中是非常必要的，也是焊缝缺陷自动检测的重要指标之一。在焊缝缺陷自动识别方面，很多学者对缺陷进行了很有成效的分类识别。孙怡等人在缺陷实时检测中采用了基于空间方差与灰度信息的模糊模式识别方法…。根据所取特征参量的取值赋予不同的模糊隶属度进行缺陷识别和分类．该方法贴近人眼视觉目标识别，简单且实时性较强。文献[2]表明在不针对焊缝图像这种缺陷面积小，且具有强噪声和低对比度的图片．目前方法最好的正确识别率为93％。本校高炜欣、崔亚楠等人利用压缩感知技术，以未经过处理的有缺陷和无缺陷典型现场图像为样本，对待测图像有无缺陷进行了检测，取得了较好的检测效果’3’。
但是目前少见对缺陷和可能被误判为缺陷的噪声的焊管焊缝进行识别的研究文献，研究中利用压缩感知技术，对现场的采样图像进行图像处理，截
收稿日期：2012-06—20
基金项目：陕西省自然科学基础研究计划项目(2010J Q8033)取出图像中的典型缺陷和噪声作为样本。然后对经过图像处理的待检测图像截取出来的缺陷和噪声进行检测识别，检测结果表明该方法识别效果很好。
《艋舺》
1压缩感知图像识别原理
压缩感知(C S：C om pr ess ed Sens i ng)，也被称为压缩传感或压缩采样，是一种利用稀疏的或可压缩的信号进行信号重构的技术。压缩感知采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，可以在不丢失逼近原信号所需信息的情况下，用最少的观测次数来采样信号，实现信号的降维处理，即直接对信号进行较少采样得到信号的压缩表示。这样可以在节约采样和传输成本的情况下．达到在采样的同时进行压缩的目的，也能够较大幅度地减少图像的处理量[41。压缩感知理论主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法三个方面。下面以N xl型图像为例进行说明。 1．1稀疏表示
信号的稀疏表示就是将信号投影到某个变换域时，绝大部分投影系数的绝对值很小，所得到的变换向量是稀疏或者近似稀疏的．将其看作原始信号的一种简捷表达，这是压缩感知的先验条件，即信号必须在某种变换域下可以稀疏表示。
f=q,x，(1)
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