基于机器学习的铸件DR图像的缺陷识别
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 机器学习的发展 | 第11-13页 |
| 1.2.2 无损检测技术的发展 | 第13-15页 |
| 1.2.3 缺陷检测技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本论文主要内容安排 | 第17-18页 |
| 2 机器学习理论研究 | 第18-30页 |
| 2.1 机器学习概述 | 第18页 |
| 2.2 监督学习过程 | 第18-19页 |
| 2.3 非监督学习算法 | 第19-20页 |
| 2.4 聚类分析 | 第20-24页 |
| 2.4.1 聚类的思想 | 第20-21页 |
| 2.4.2 聚类相似性度量 | 第21-22页 |
| 2.4.3 聚类准则函数 | 第22-24页 |
| 2.5 优化K-Means算法 | 第24-26页 |
| 2.5.1 K-Means算法思想 | 第24-25页 |
| 2.5.2 K-Means算法步骤流程 | 第25页 |
| 2.5.3 K-Means++算法 | 第25-26页 |
| 2.6 模型的评估和选择 | 第26-28页 |
| 2.6.1 评估方法 | 第27页 |
| 2.6.2 性能度量 | 第27-28页 |
| 2.7 铸件缺陷识别中的机器学习 | 第28-29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 铸件DR图谱获取 | 第30-40页 |
| 3.1 铁路货运列车铸件 | 第30-32页 |
| 3.1.1 货车转向架的结构 | 第30-31页 |
| 3.1.2 摇枕和侧架的结构 | 第31-32页 |
| 3.2 铸件的技术标准 | 第32-34页 |
| 3.2.1 重要检测部位的划分 | 第32-33页 |
| 3.2.2 重要部位检测规则 | 第33页 |
| 3.2.3 检测人员和环境要求 | 第33-34页 |
| 3.3 铸件的缺陷分类 | 第34-37页 |
| 3.3.1 常规缺陷分类 | 第34页 |
| 3.3.2 ASTM E446缺陷标准 | 第34-37页 |
| 3.4 标准缺陷图谱的制作 | 第37-39页 |
| 3.4.1 制作标准缺陷图谱 | 第37-39页 |
| 3.4.2 挑选标准缺陷样本 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 铸件缺陷特征提取与选择 | 第40-62页 |
| 4.1 铸件缺陷特征提取 | 第40-52页 |
| 4.1.1 数字图像灰度直方图 | 第40-41页 |
| 4.1.2 灰度纹理特征 | 第41-43页 |
| 4.1.3 改进的Hu矩特征 | 第43-47页 |
| 4.1.4 灰度直方图不变矩特征 | 第47-49页 |
| 4.1.5 最小外接矩形状特征 | 第49-52页 |
| 4.2 铸件缺陷特征选择 | 第52-57页 |
| 4.2.1 特征选择的方法 | 第52页 |
| 4.2.2 基于ReliefF的特征选择 | 第52-53页 |
| 4.2.3 缺陷特征选择实验分析 | 第53-57页 |
| 4.3 数据降维 | 第57-60页 |
| 4.3.1 PCA算法基本思想 | 第57-58页 |
| 4.3.2 PCA算法的基本步骤 | 第58页 |
| 4.3.3 缺陷数据降维实验分析 | 第58-60页 |
| 4.4 优化铸件缺陷特征选择算法 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 铸件缺陷聚类识别器评估与优化 | 第62-70页 |
| 5.1 数据归一化处理 | 第62页 |
| 5.2 单一类特征的铸件缺陷识别 | 第62-65页 |
| 5.2.1 灰度纹理特征 | 第62-63页 |
| 5.2.2 直方图不变矩特征 | 第63-64页 |
| 5.2.3 改进的Hu矩特征 | 第64-65页 |
| 5.2.4 最小外接矩形状特征 | 第65页 |
| 5.3 训练铸件缺陷识别器 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 铸件缺陷聚类识别器测试实验 | 第70-74页 |
| 6.1 获取标准测试样本 | 第70-71页 |
| 6.2 测试实验结果与分析 | 第71-74页 |
| 7 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 论文总结 | 第74-75页 |
| 7.2 课题展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第82页 |
| B. 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第82页 |
