- Код статьи
- S3034498025120063-1
- DOI
- 10.7868/S3034498025120063
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 12
- Страницы
- 65-75
- Аннотация
- Повышению эффективности сегментации радиографических изображений сварных соединений посвящена настоящая статья. Представлен алгоритм сегментации изображений дефектов, который выполняется в 2 этапа: определение массива порогов обнаружения пикселей изображений дефектов (различных порогов обнаружения пикселей изображений дефектов, расположенных в областях цифровых изображений радиографических снимков сварных соединений с характерным распределением яркости и погрешностей оценки яркости фона) на образце фона по критерию необнаружения «ложных» изображений дефектов и собственно поиск изображений дефектов. Экспериментально подтверждена возможность применения разработанного алгоритма для эффективного обнаружения ИД на радиографических изображениях сварных соединений без использования эталонов чувствительности контроля.
- Ключевые слова
- объект контроля сварное соединение радиографическое изображение дефект изображение дефекта порог обнаружения настройка алгоритма
- Дата публикации
- 01.12.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 32
Библиография
- 1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Перевод с английского. М.: Техносфера, 2005. 1070 с.
- 2. Gonzalez R., Woods R. Digital image processing: translation from English. Moscow: Tekhnosfera, 2005. 1070 p.
- 3. Косарина Е.И., Демидов А.А., Крупнина О.А., Михайлова Н.А., Смирнов А.В., Осияненко Н.В. Неразрушающий контроль методами цифровой радиографии и рентгеновской компьютерной томографии. М.: Издательский дом «Спектр», 2025. 136 с.
- 4. Kosarina E.I., Demidov A.A., Krupnina O.A., Mikhailova N.A., Smirnov A.V., Osyanenko N.V. Non-destructive testing by digital radiography and X-ray computed tomography. Moscow: Publishing house “Spectrum”, 2025. 136 p.
- 5. Грудский А. Я., Величко В. Я. Оцифровка радиографических снимков – это не очень просто.// В мире НК. 2011. № 4 (54). С. 74 – 76.
- 6. Grudsky A. Ya., Velichko V. Ya. Digitization of radiographic images is not very easy // In the world of NDT. 2011. No. 4 (54). P. 74—76.
- 7. X-Vizor — ПО для цифровой и компьютерной радиографии [Электронный ресурс]. Общество с ограниченной ответственностью «Ньюком-НДТ»: [сайт]. 2025. URL: https://newcom-ndt.ru/x-vizor (дата обращения: 26.08.2025).
- 8. X-Vizor — SOFTWARE for digital and computer radiography. Limited Liability Company “Newcom-NDT”: [website]. 2024. Available at: https://newcom-ndt.ru/x-vizor (Accessed on 26.08.2025).
- 9. Григорченко С.А. Поиск радиографических изображений дефектов. Постановка задачи // Контроль. Диагностика. 2012. № 10. С. 61—64.
- 10. Grigorchenko S.A. Search for radiographic images of defects. Problem statement // Control. Diagnostics. 2012. No. 10. P. 61—64.
- 11. Григорченко С.А., Ефименко Л.А. Автоматизация компьютерной расшифровки радиационных изображений сварных соединений // Дефектоскопия. 2015. № 1. С. 21—27.
- 12. Grigorchenko S.A., Efimenko L.A. Automation of computer interpretation of radiation images of welded joints // Defectoskopiya. 2015. No. 1. P. 21—27.
- 13. Григорченко С.А., Ефименко Л.А., Капустин В.И. Программное обеспечение комплекса автоматизированной расшифровки радиографических изображений // Контроль. Диагностика. 2007. № 12. С. 26—29.
- 14. Grigorchenko S.A., Efimenko L.A., Kapustin V.I. Software for the automated decoding of radiographic images // Control. Diagnostics. 2007. No. 12. P. 26—29.
- 15. Назаренко С.Ю., Удод В.А. Применение искусственных нейронных сетей в радиационном неразрушающем контроле // Дефектоскопия. 2019. № 6. С. 53—64.
- 16. Nazarenko S.Yu., Udod V.A. Application of artificial neural networks in radiation non-destructive testing // Defectoskopiya. 2019. No. 6. P. 53—64.
- 17. Liu T., Zheng P., Bao J., Chen H. A state-of-the-art survey of welding radiographic image analysis: Challenges, technologies and applications // Measurement. 2023. V. 214. P. 112821. DOI: 10.1016/j.measurement.2023.112821
- 18. Say D., Zidi S., Qaisar S.M., Krichen M. Automated Categorization of Multiclass Welding Defects Using the X-ray Image Augmentation and Convolutional Neural Network // Sensors. 2023. V. 23. P. 6422. https://doi.org/10.3390/s23146422.
- 19. Zhao S., Long L., An D., Wang Y, Zhang H., Liang H., Jin S. Design and Realization of Nondestructive Testing Information Management System for Shell Electron Beam Welds // Software Engineering and Applications. 2022. V. 11. No. 5. P. 1005—1016. DOI: 10.12677/SEA.2022.115103. https://doi.org/10.12677/sea.2022.115103
- 20. Harrouche S., Nacereddine N., Goumeidane A.B. A Comparative Study of Different CNN Models using Transfer Learning for Weld Defect Classification in Radiographic Testing / Proc. of the 4th International Conference on Electrical, Communication and Computer Engineering (ICECCE). 30—31 December 2023, Dubai, UAE. DOI: 10.1109/ICECCE61019.2023.10442057
- 21. ГОСТ ISO 17636—2—2017. Неразрушающий контроль сварных соединений. Радиографический контроль. Часть 2. Способы рентгено- и гаммаграфического контроля с применением цифровых детекторов.
- 22. GOST ISO 17636—2—2017. Non-destructive testing of welded joints. Radiographic testing. Part 2. Methods of X-ray and gamma-ray testing using digital detectors.
- 23. ГОСТ ISO 10893—7—2021. Трубы стальные. Часть 7. Цифровой радиографический контроль сварных швов для обнаружения дефектов.
- 24. GOST ISO 10893—7—2021. Steel pipes. Part 7. Digital radiographic inspection of welds for defect detection.
- 25. ГОСТ Р ИСО 19232—1—2024. Контроль неразрушающий. Качество изображений на радиографических снимках. Часть 1. Определение значения показателя качества изображения с использованием индикаторов качества изображения проволочного типа.
- 26. GOST R ISO 19232—1—2024. Non-destructive testing. Image quality in radiographic images. Part 1. Determination of image quality indicator values using wire-type image quality indicators.
- 27. Косарина Е.И., Крупнина О.А., Демидов А.А., Михайлова Н.А. Цифровое оптическое изображение и его зависимость от радиационного изображения при неразрушающем контроле методом цифровой рентгенографии // Авиационные материалы и технологии. 2019. № 1 (54). С. 37—42. DOI: 10.18577/2071-9140-2019-0-1-37-42
- 28. Kosarina E.I., Krupnina O.A., Demidov A.A., Mikhaylova N.A. Digital optical pattern and its dependence on the radiation image at non-destructive testing by method of digital radiography // Aviation Materials and Technologies. 2019. No. 1 (54). P. 37—42. DOI: 10.18577/2071-9140-2019-0-1-37-42
- 29. Григорченко С.А., Капустин В.И. Классификация дефектов при автоматизированном радиографическом контроле сварных соединений // Дефектоскопия. 2009. Т. 45. № 9. С. 73—87.
- 30. Grigorchenko S.A., Kapustin V.I. Classification of flaws in automated radiographic inspection of welded joints // Defectoskopiya. 2009. No. 9. P. 73—87.
- 31. Григорченко С.А., Капустин О.Е. К вопросу обнаружения радиографических изображений дефектов сварных соединений // Сварка и диагностика. 2023. № 5. С. 17—19.
- 32. Grigorchenko S.A., Kapustin O.E. On the issue of detecting radiographic images of defects in welded joints // Welding and diagnostics. 2023. No. 5. P. 17—19.
- 33. Капустин В.И., Зуев В.М., Иванов В.И., Дуб А.В. Радиографический контроль. Информационные аспекты. М.: Издательство «НАУЧТЕХЛИТИЗДАТ», 2010. 368 с.
- 34. Kapustin V.I., Zuev V.M., Ivanov V.I., Dub A.V. Radiographic inspection Information aspects. Moscow: LLC Publishing House “NAUCHTEKHLITIZDAT”, 2010. 368 p.
- 35. НП-105-18. Правила контроля металла оборудования и трубопроводов атомных энергетических установок при изготовлении и монтаже.
- 36. NP-105-18. Rules for metal control of equipment and pipelines of nuclear power plants during manufacture and installation.
- 37. ГОСТ 23055—78. Контроль неразрушающий. Сварка металлов плавлением. Классификация сварных соединении по результатам радиографического контроля.
- 38. GOST 23055—78. Non-destructive testing. Fusion welding of metals. Welds classification by radiography testing results.
- 39. СТО Газпром 2-2.4-917-2014. Инструкция по радиографическому контролю качества сварных соединений при строительстве и ремонте промысловых и магистральных трубопроводов.
- 40. STO Gazprom 2-2.4-917-2014. Instructions for radiographic quality control of welded joints during the construction and repair of field and main pipelines.
- 41. Воробейчиков С.Э., Фокин В.А., Удод В.А., Темник А.К. Оценка эффективности двух алгоритмов сегментации цифрового радиационного изображения объекта контроля // Дефектоскопия. 2017. № 2. С. 60—67.
- 42. Vorobeychikov S.E., Fokin V.A., Udod V.A., Temnik A.K. Evaluation of the effectiveness of two algorithms for segmentation of a digital radiation image of a test object // Defectoskopiya. 2017. No. 2. P. 60—67.
- 43. Воробейчиков С.Э., Фокин В.А., Удод В.А., Темник А.К. Исследование двух алгоритмов распознавания образов для классификации дефектов в объекте контроля по его цифровому изображению // Дефектоскопия. 2015. № 10. С. 54—63.
- 44. Vorobeychikov S.E., Fokin V.A., Udod V.A., Temnik A.K. Investigation of two pattern recognition algorithms for classifying defects in a control object based on its digital image // Defectoskopiya. 2015. No. 10. P. 54—63.
- 45. Григорченко С.А. Автоматизированная оценка качества сварных соединений по параметрам радиографических изображений дефектов // Контроль. Диагностика. 2009. № 10. С. 30—36.
- 46. Grigorchenko S.A. Automated assessment of the quality of welded joints according to the parameters of radiographic images of flaws // Control. Diagnostics. 2009. No. 10. P. 30—36.
- 47. Григорченко С.А., Уколов И.А. Определение фона в задаче поиска радиографических изображений дефектов // Трубопроводный транспорт: теория и практика. 2012. № 2 (30). С. 14—17.
- 48. Grigorchenko S.A., Ukolov I.A. Определение фона в задаче поиска радиографических изображений дефектов // Pipeline Transport: Theory and Practice. 2012. No. 2 (30). P. 14—17.
- 49. Бардин Б.В. Исследование возможностей медианной фильтрации при цифровой обработке изображений совокупностей локальных биологических объектов // Научное приборостроение. 2011. Т. 21. № 2. С. 120—125.
- 50. Bardin B.V. Research of the possibilities of median filtering in digital processing of images of sets of local biological objects // Scientific Instrumentation. 2011. V. 21. No. 2. P. 120—125.
- 51. Бардин Б.В. Быстрый алгоритм медианной фильтрации // Научное приборостроение. 2011. Т. 21. № 3. С. 135—139.
- 52. Bardin B.V. A fast algorithm for median filtering // Scientific Instrumentation. 2011. V. 21. No. 3. P. 135—139.
- 53. Verbeek P.W., Vrooman H.A., Van Vliet L.J. Low-level image processing by max-min filters // Signal Processing. 1988. V. 15 (3). P. 249—258. DOI: 10.1016/0165-1684(88)90015-1. https://doi.org/10.1016/0165-1684 (88)90015-1.