Image Registration for Visualizing Magnetic Flux Leakage Testing under Different Orientations of Magnetization.
Image Registration for Visualizing Magnetic Flux Leakage Testing under Different Orientations of Magnetization.
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DOI：
10.3390/e25010167
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发表时间：
2023-01-13
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
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作者：
漏磁可视化技术在铁磁材料表面缺陷检测中得到了广泛应用。然而，当缺陷(尤其是裂纹)比较复杂时，漏磁检测到的图像信息是不完整的，单向磁化时会丢失一些信息。然后，提出了多向磁化方法对不同磁化方向下检测到的图像进行融合。这导致了一个关键的问题：现有的图像配准方法不能应用于图像对齐，因为在不同的磁化方向下检测到的图像是不同的。为了解决这一问题，本研究提出了一种新的漏磁可视化图像配准方法。为了评价配准效果，并对不同方向检测到的信息进行融合，设计了参考图像与由正向模型计算的漏磁图像之间的互信息作为度量。此外，采用粒子群算法对配准过程进行优化。对比实验结果表明，该方法对复杂裂纹的漏磁图像具有比现有方法更高的配准精度。
The Magnetic Flux Leakage (MFL) visualization technique is widely used in the surface defect inspection of ferromagnetic materials. However, the information of the images detected through the MFL method is incomplete when the defect (especially for the cracks) is complex, and some information would be lost when magnetized unidirectionally. Then, the multidirectional magnetization method is proposed to fuse the images detected under different magnetization orientations. It causes a critical problem: the existing image registration methods cannot be applied to align the images because the images are different when detected under different magnetization orientations. This study presents a novel image registration method for MFL visualization to solve this problem. In order to evaluate the registration, and to fuse the information detected in different directions, the mutual information between the reference image and the MFL image calculated by the forward model is designed as a measure. Furthermore, Particle Swarm Optimization (PSO) is used to optimize the registration process. The comparative experimental results demonstrate that this method has a higher registration accuracy for the MFL images of complex cracks than the existing methods.
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通过有效管理粒子群优化从漏磁信号估计缺陷轮廓
DOI：
10.3390/s140610361
发表时间：
2014-06-12
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Han W;Xu J;Wang P;Tian G
通讯作者：
Tian G
DOI：
10.1109/tgrs.2004.835294
发表时间：
2004-10-01
影响因子：
8.2
作者：
Inglada, J;Giros, A
通讯作者：
Giros, A
影响因子：
2.7
作者：
Lee, Ikhyun;Seo, Doo-Chun;Choi, Tae-Sun
通讯作者：
Choi, Tae-Sun
基于图像传递和局部特征的多模态遥感图像配准
影响因子：
4.8
作者：
Zhang, Jun;Ma, Wenping;Jiao, Licheng
通讯作者：
Jiao, Licheng
DOI：
10.3390/e22060659
发表时间：
2020-06-15
期刊：
Entropy (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Chakraborty S;Pradhan R;S Ashour A;Moraru L;Dey N
通讯作者：
Dey N