基于X射线图像的焊缝缺陷检测与识别研究

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基于X射线图像的焊缝缺陷检测与识别研究

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基于X射线图像的焊缝缺陷检测与识别研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-13页
第一章绪论	第13-25页
· 课题的研究背景及意义	第13-14页
· 射线检测技术的理论、特点以及无损检测技术的发展	第14-17页
· 射线检测技术的理论、特点	第14-15页
· 射线无损检测的主要技术	第15-17页
· 基于图像的焊接缺陷提取和识别研究概况	第17-21页
· 焊接缺陷检测系统总体方案设计与分析	第21-23页
· 射线源的选择	第21-22页
· 系统硬件总体结构	第22页
· 检测系统的软件开发与设计	第22-23页
· 本文的主要研究内容	第23-25页
第二章基于多尺度轮廓数学形态学的焊接缺陷预处理方法	第25-38页
· 引言	第25页
· 数学形态学变换	第25-28页
· 数学形态学理论简介	第25-26页
· 灰度形态学的基本理论	第26-28页
· 灰度膨胀和腐蚀	第26-27页
· 灰度开和闭运算	第27-28页
· CB 数学形态学变换	第28-30页
· CB 膨胀和腐蚀	第28-29页
· CB 开闭运算	第29-30页
· 基于多尺度数学形态学滤波	第30-37页
· Top-hat 变换	第30-31页
· CB 形态学 Top-hat 变换	第31-32页
· 基于多尺度 CB 形态学滤波	第32-34页
· 实验结果及分析	第34-37页
· 本章小结	第37-38页
第三章复杂背景条件下的焊缝区域的提取方法	第38-69页
· 引言	第38页
· 常见的焊缝区域提取算法	第38-44页
· 基于直方图的阈值分割法	第38-42页
· 基于数字减影法的分割	第42-43页
· 阈值分割质量评价	第43-44页
· 基于监督的过渡区的焊缝区域的提取方法	第44-68页
· 图像过渡区域的特点	第45页
· 经典的基于过渡区域的阈值分割方法	第45-48页
· 基于有监督过渡区的焊缝区域的提取	第48-57页
· 模糊理论简介	第48-52页
· 融合局部模糊熵与模糊方差的过渡区域的提取	第52-54页
· 有监督的范围受限的阈值分割	第54-55页
· 实验结果及分析	第55-57页
· 基于无监督过渡区的焊缝区域的提取	第57-68页
· 基于最小灰度差的过渡区域提取及阈值分割	第57-62页
· 无监督的范围受限的阈值分割	第62-63页
· 实验结果及分析	第63-68页
· 本章小结	第68-69页
第四章基于神经网络的焊接缺陷区域的提取方法	第69-90页
· 引言	第69页
· 人工神经网络的模型、分类及学习规则	第69-72页
· 基于 LVQ 神经网络边缘检测方法研究	第72-89页
· 边缘及边缘检测的原理	第72-77页
· LVQ 神经网络进行边缘检测的模型	第77-79页
· 图像边缘的特征向量构建	第79-81页
· 基于图像特征向量与 LVQ 网络的边缘检测	第81-86页
· LVQ 神经网络的训练	第81-84页
· 边缘细化与感兴趣区域的设定	第84-86页
· 实验结果及分析	第86-87页
· 基于 LVQ 神经网络的边缘检测图的二值去噪处理	第87-89页
· 本章小结	第89-90页
第五章基于支持向量机的焊接图像缺陷分类与识别方法	第90-120页
· 引言	第90页
· 焊接的缺陷种类及各自的特点	第90-93页
· 焊缝缺陷特征参数的提取	第93-102页
· 几何形状特征的提取	第94-99页
· 灰度特征的提取	第99-100页
· 目标缺陷在图像上的位置	第100页
· 目标不变矩特征	第100-102页
· 有效特征选择	第102-103页
· 基于二叉树的支持向量机	第103-117页
· 支持向量机的基本理论	第104-115页
· 统计学习理论简介	第105-108页
· 支持向量机	第108-111页
· 核函数理论	第111-113页
· 参数选择	第113-115页
· 二叉决策树	第115-117页
· 基于二叉决策树的支持向量机的焊接图像缺陷分类与识别	第117-119页
· 本章小结	第119-120页
第六章总结与创新点	第120-122页
参考文献	第122-127页
读博期间发表或已接受的论文	第127页

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