一、引言
 

　　在工業製造、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，能夠直觀地呈現物體內部的結構信息，發現潛在的缺陷。然而，由於成像過程中受到噪聲幹擾、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於準確判斷缺陷類型、尺寸和位置起著決定性作用。本文聚焦於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後，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、散射射線等因素製約，圖像整體對比度偏低，邊緣模糊不清，給後續的缺陷識別帶來較大挑戰。
 

　　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，能有效抑製椒鹽噪聲，保留圖像的邊緣細節。對於高斯噪聲為主的複雜噪聲環境，自適應維納濾波則更為適用，它根據局部圖像的統計特性動態調整濾波參數，使降噪後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，擴展灰度範圍，增強整體對比度。但傳統直方圖均衡化易出現過度增強現象，導致部分區域細節丟失。為此，改進的基於分塊的直方圖均衡化應運而生，將圖像劃分為若幹子塊，分別進行處理，兼顧全局與局部對比度優化，突出不同區域的缺陷特征。
 

　　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，為後續缺陷定位提供清晰邊界。
 

　　四、缺陷識別算法
 

　　1.基於模板匹配的方法：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，通過滑動窗口遍曆，計算窗口內圖像與各模板的相關係數，當超過設定閾值時判定為匹配成功，即發現相應缺陷。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，大幅提升複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後，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優化，為保障工業產品質量築牢堅實防線。未來，隨著人工智能技術的深度融合，有望進一步突破現有局限，實現智能化、自動化的高精度探傷，助力製造業邁向新高度。