数字图像技术在棒材和锻件超声检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外的发展状况 | 第10-13页 |
| ·数字图像技术 | 第10-12页 |
| ·超声无损检测技术 | 第12-13页 |
| ·相关理论和方法 | 第13-18页 |
| ·超声检测原理 | 第13-14页 |
| ·数字图像处理技术 | 第14-15页 |
| ·模式识别技术 | 第15-16页 |
| ·图像配准技术 | 第16-18页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 超声图像的来源 | 第20-35页 |
| ·超声成像方法综述 | 第20-23页 |
| ·超声A型扫描 | 第20-21页 |
| ·超声B型扫描 | 第21-22页 |
| ·超声C型扫描 | 第22-23页 |
| ·准三维成像 | 第23页 |
| ·超声检测成像系统的组成 | 第23-24页 |
| ·超声成像原理 | 第24-29页 |
| ·超声成像的数学原理 | 第24-26页 |
| ·超声成像算法 | 第26页 |
| ·超声图像的表示 | 第26-27页 |
| ·超声伪彩色成像 | 第27-29页 |
| ·超声波检测方法介绍 | 第29-32页 |
| ·课题实例 | 第32-34页 |
| ·棒材超声检测系统检测原理 | 第32-33页 |
| ·锻件超声检测系统检测原理 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 超声图像的预处理 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·噪声的消除 | 第35-39页 |
| ·图像的保边滤波 | 第36-37页 |
| ·中值滤波 | 第37-38页 |
| ·K个邻点平均法 | 第38页 |
| ·棒材超声图像中去噪算法的应用 | 第38-39页 |
| ·图像的阈值分割 | 第39-43页 |
| ·灰度直方图 | 第40页 |
| ·图像阈值分割的方法 | 第40-42页 |
| ·棒材超声图像中阈值分割的应用 | 第42-43页 |
| ·图像的边缘检测 | 第43-48页 |
| ·边缘检测的基本概念 | 第44页 |
| ·基于经典微分算子的边缘检测 | 第44-47页 |
| ·棒材超声图像中边缘锐化算法的应用 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 超声图像的模式识别 | 第49-66页 |
| ·图像的模式识别 | 第49-54页 |
| ·图像识别的概念 | 第49-50页 |
| ·图像模式识别方法的研究 | 第50-52页 |
| ·树分类器 | 第52-54页 |
| ·图像的区域划分 | 第54-56页 |
| ·图像分割 | 第54页 |
| ·轮廓跟踪 | 第54-55页 |
| ·缺陷区域标号和计数 | 第55-56页 |
| ·图像中缺陷的特征提取 | 第56-63页 |
| ·缺陷图像的几何特征分析 | 第56-61页 |
| ·缺陷图像的声学特征分析 | 第61页 |
| ·缺陷分类的特征选择 | 第61-63页 |
| ·图像中缺陷的定量定性分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于图像配准的锻件图像检测 | 第66-88页 |
| ·图像配准概述 | 第66-68页 |
| ·图像配准理论及各种算法特性 | 第68-71页 |
| ·配准定义 | 第68-69页 |
| ·图像变换的基本类型 | 第69-70页 |
| ·主要的图像配准方法介绍 | 第70-71页 |
| ·锻件检测系统中图像配准算法研究 | 第71-82页 |
| ·锻件检测图像概述 | 第71-72页 |
| ·基于重心和特征点的图像配准方法 | 第72-77页 |
| ·最大互相关配准算法 | 第77-81页 |
| ·两种算法的比较 | 第81-82页 |
| ·锻件图像质量检测的实现 | 第82-85页 |
| ·模板图像的建立 | 第82-83页 |
| ·缺陷图像的获取 | 第83-84页 |
| ·对实际采集图像的质量检测 | 第84-85页 |
| ·锻件检测实例 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| ·总结 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 硕士期间发表及收录的论文 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
