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可视化涡流检测中的数据处理方法研究

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可视化涡流检测中的数据处理方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第一章 绪论第11-25页
  1.1 研究背景与意义第11-14页
  1.2 可视化涡流检测技术研究现状及难点第14-22页
    1.2.1 国外研究进展与现状第14-19页
    1.2.2 国内研究进展与现状第19-21页
    1.2.3 可视化涡流检测技术信号分析研究难点第21-22页
  1.3 本文研究内容和章节安排第22-25页
第二章 可视化涡流检测技术数据特征分析第25-41页
  2.1 引言第25页
  2.2 涡流检测技术原理第25-28页
  2.3 可视化涡流检测数据特征分析第28-40页
    2.3.1 脉冲涡流红外热成像数据特征分析第28-33页
    2.3.2 多频涡流阵列数据特征分析第33-36页
    2.3.3 实验设备与样本第36-40页
  2.4 本章小结第40-41页
第三章 可视化涡流检测特征提取效率提升算法第41-64页
  3.1 引言第41页
  3.2 快速缺陷特征提取第41-63页
    3.2.1 快速特征提取算法原理第41-44页
    3.2.2 快速缺陷特征提取算法第44-51页
    3.2.3 实验结果与分析第51-63页
  3.3 本章小结第63-64页
第四章 可视化涡流检测特征提取准确度改进算法第64-82页
  4.1 引言第64页
  4.2 基于局部稀疏性和图像融合的特征提取算法(LSLD)第64-75页
    4.2.1 基于图像熵梯度的图像选择第64-65页
    4.2.2 局部稀疏特征提取和融合第65-70页
    4.2.3 实验结果与分析第70-75页
  4.3 基于图像分段的局部稀疏特征提取算法第75-81页
    4.3.1 特征提取算法原理介绍第75-77页
    4.3.2 实验结果与分析第77-81页
  4.4 本章小结第81-82页
第五章 基于卷积神经网络的可视化涡流缺陷自动检测算法第82-102页
  5.1 引言第82-83页
  5.2 深度学习理论知识介绍第83-88页
    5.2.1 典型深度学习算法——卷积神经网络介绍第83-85页
    5.2.2 卷积神经网络模型不确定度第85-88页
  5.3 基于深度学习的缺陷数据自动分析算法第88-93页
    5.3.1 基于鲁棒主成分分析的图像预处理第89-90页
    5.3.2 加权误差函数的物理含义及学习模型改进第90-92页
    5.3.3 深度学习模型的不确定度估计第92-93页
  5.4 实验结果与分析第93-101页
  5.5 本章小结第101-102页
第六章 总结与展望第102-106页
  6.1 总结第102-104页
  6.2 展望第104-106页
致谢第106-108页
参考文献第108-119页
攻读博士学位期间取得的成果第119页

本篇论文共119页,点击这进入下载页面
 
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