| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7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 |