基于机器学习的蒙皮损伤红外热像图识别技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 飞机蒙皮损伤检测主要方法 | 第12-16页 |
| 1.2.1 目视检测 | 第12-13页 |
| 1.2.2 渗透检测 | 第13页 |
| 1.2.3 超声检测 | 第13-14页 |
| 1.2.4 红外热成像检测 | 第14-16页 |
| 1.3 基于红外热成像的飞机蒙皮损伤检测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 蒙皮损伤数据采集及损伤特征提取 | 第18-30页 |
| 2.1 数据采集设备组成 | 第18-22页 |
| 2.1.1 硬件设备 | 第18-19页 |
| 2.1.2 软件平台 | 第19-20页 |
| 2.1.3 采集环境 | 第20-22页 |
| 2.2 特征提取 | 第22-29页 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵 | 第23-24页 |
| 2.2.2 蒙皮损伤特征分析 | 第24-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于支持向量机的蒙皮损伤识别 | 第30-39页 |
| 3.1 机器学习在目标识别上的应用 | 第30-32页 |
| 3.2 支持向量机及其分类器 | 第32-34页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.2.2 支持向量机分类器 | 第33-34页 |
| 3.3 基于支持向量机的蒙皮损伤识别 | 第34-38页 |
| 3.3.1 模糊支持向量机 | 第35-36页 |
| 3.3.2 隶属度函数 | 第36-37页 |
| 3.3.3 图像识别 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于李群机器学习的蒙皮损伤识别 | 第39-47页 |
| 4.1 李群机器学习及辛群分类器 | 第39-41页 |
| 4.1.1 李群机器学习 | 第39-40页 |
| 4.1.2 辛群分类器 | 第40-41页 |
| 4.2 基于李群机器学习的损伤识别 | 第41-45页 |
| 4.2.1 图像在辛矩阵下的处理 | 第42页 |
| 4.2.2 图像识别 | 第42-45页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53页 |
