基于X射线图像的输油管道焊缝缺陷检测与识别

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基于X射线图像的输油管道焊缝缺陷检测与识别

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基于X射线图像的输油管道焊缝缺陷检测与识别

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究工作的背景与意义	第10页
1.2 国内外研究历史与现状	第10-14页
1.2.1 图像处理方法在X射线缺陷检测的应用	第11-12页
1.2.2 模式识别方法在X射线检测与识别上的应用	第12-14页
1.3 本文的主要贡献与创新	第14-15页
1.4 本论文的结构安排	第15-16页
第二章X射线焊缝图像预处理	第16-23页
2.1 图像降噪	第16-17页
2.2 图像增强	第17页
2.3 焊道提取	第17-20页
2.3.1 基于阈值分割的方法	第18-19页
2.3.2 列灰度曲线查找方法	第19-20页
2.4 缺陷分割	第20-22页
2.5 本章小结	第22-23页
第三章基于显著性和判别稀疏重构投影的缺陷检测	第23-53页
3.1 图像的视觉显著性检测	第23-31页
3.1.1 焊缝图像的显著性检测	第24-27页
3.1.2 快速显著性检测	第27-31页
3.2 缺陷图像区域特征	第31-36页
3.2.1 灰度共生矩阵	第31-33页
3.2.2 LBP算子	第33-36页
3.3 基于判别稀疏重构投影的缺陷特征提取	第36-45页
3.3.1 稀疏表示理论	第36-38页
3.3.2 稀疏近邻保持嵌入	第38-40页
3.3.3 判别稀疏重构投影	第40-45页
3.4 缺陷检测	第45-52页
3.4.1 训练与测试	第45-50页
3.4.2 缺陷检测	第50-52页
3.5 本章小结	第52-53页
第四章焊接图像缺陷分类与识别方法	第53-64页
4.1 焊缝图像的缺陷种类及各自的特点	第53-56页
4.2 焊缝缺陷特征提取	第56-59页
4.2.1 基本几何特征	第56-58页
4.2.2 灰度特征	第58页
4.2.3 不变矩	第58-59页
4.3 基于支持向量机的决策树	第59-61页
4.3.1 复合决策树结构	第60页
4.3.2 缺陷种类识别结果	第60-61页
4.4 基于缺陷合并的优化识别	第61-63页
4.4.1 缺陷合并	第62页
4.4.2 缺陷种类识别	第62-63页
4.5 本章小结	第63-64页
第五章全文总结与展望	第64-66页
5.1 全文总结	第64-65页
5.2 后续工作展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-72页
攻读硕士学位期间取得的成果	第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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