X射线数字成像技术与图像人工智能诊断的探索与实践

针对目前X射线数字检测技术存在效率低下、易漏检等问题,本文从可快速更换滤板、大厚度比防漏检方法、全方位拍摄专用支架系统等三个方面进行技术改进,极大提高了检测效率和质量.同时,为减少评片人员的工作量、实现检测图像智能诊断,本文开展了X射线检测图像人工智能诊断研究,首先将图像读取到计算机,然后对这些图像进行Gama增强预处理,在传统的FCM分割算法基础上,引入非隶属度、不确定度且结合图像的领域信息,提出一种改进的FCM算法进行图像分割,在提取周长、面积、凹陷、凸包等特征值后采用SVM分类器实现图像智能诊断.对该智能诊断系统进行大量样本训练,结果表明图像缺陷智能诊断正确率达到92％左右,为实现图像人工智能诊断作出了探索与实践.