焊接技术是制造业中重要的加工技术,在航空航天、化工生产、管道运输等方面广泛应用。在焊接过程中受焊工的技术水平或工作环境的影响,会导致焊缝出现如裂纹、气孔、漏焊等缺陷。读片人员根据焊缝的X射线探伤图像检测焊缝是否有缺陷,若发现缺陷则及时进行返工。但是在实际工作中,对焊缝图像进行造假的情况时有发生,焊工为了防止有缺陷的图像被发现会采用合格的焊缝图像替换有缺陷的焊缝图像、或者重新拍摄合格焊缝并使用新的标记信息。读片人员在对焊缝图像进行缺陷检测的时候,也会花费较多精力检测两焊缝图像的搭接处能否搭接成功,来判断图像是否经过替换和造假。但是这种靠人眼比对的检测方法耗时长、效率低,不利于读片人员提高生产效率。所以通过对焊缝图像特征的分析,本文提出了三种自动化检测的方法,以辅助人工进行有效的评片工作。(1)基于焊缝图像搭接匹配的造假检测方法。直接替换焊缝图像的造假操作,会导致相邻两焊缝图像的搭接区域无法搭接成功,该方法通过SIFT(Scale-invariant feature transform,简称SIFT)算法及SSIM(Structural similarity,简称SSIM)算法检测焊缝搭接处的特征点匹配情况及结构相似度情况,根据两个算法的检测结果判断焊缝搭接处能否匹配成功,进而判断图像是否造假。(2)基于焊缝图像标记信息的造假检测方法。焊缝图像中的标记信息是记录拍摄时间、焊工号、管线号、中心标记、搭接标记等信息,该标记信息唯一标识一个焊缝图像。该方法利用卷积神经网络识别待检测图像的标记信息,通过与数据库中已存放标记信息比对,判断图像是否重复。(3)基于焊缝纹理特征的造假检测方法。不同的焊缝具有不同的纹理特征,如果重新拍摄其他合格焊缝进行造假,会导致数据库中出现重复的焊缝区域。该方法通过提取待检测图像中的焊缝纹理特征,找出数据库中具有相似纹理特征的焊缝图像,结合SIFT算法检测焊缝是否已存在。