基于锥束CT的空心涡轮叶片缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题来源与研究任务 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·研究目的及其意义 | 第8-9页 |
| ·ICT无损检测系统 | 第9-11页 |
| ·锥束体积CT系统 | 第9-10页 |
| ·ICT的技术特点 | 第10页 |
| ·ICT技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·图象分割方法概述 | 第11-13页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 精铸件常见缺陷检测标准 | 第15-21页 |
| ·精铸件常见缺陷分类 | 第15-17页 |
| ·缺陷的分类 | 第15-16页 |
| ·射线检测标准 | 第16-17页 |
| ·叶片中常见缺陷 | 第17-20页 |
| ·叶片缺陷检测标准 | 第17-18页 |
| 2 2.2 叶片图象来源及其图象分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于马尔可夫随机场模型的分割算法 | 第21-32页 |
| ·MRF马科夫随即场模型 | 第21-22页 |
| ·Gibbs随即场模型 | 第22-23页 |
| ·基于马尔科夫随即场模型的ICM算法 | 第23-25页 |
| ·位势函数V_(c(x))的计算 | 第23-24页 |
| ·先验模型的选取 | 第24页 |
| ·外层数据去除方法 | 第24-25页 |
| ·分割算法描述 | 第25页 |
| ·基于马尔科夫随即场模型的模拟退火算法 | 第25-28页 |
| ·能量函数的定义 | 第26页 |
| ·关键参数的确定 | 第26-27页 |
| ·分割算法描述 | 第27-28页 |
| ·算法分析比较 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模糊聚类的分割算法 | 第32-43页 |
| ·模糊C-均值聚类法 | 第32-34页 |
| ·模糊C-均值聚类法 | 第32-33页 |
| ·算法改进 | 第33-34页 |
| ·高斯混和模型聚类法 | 第34-38页 |
| ·混合密度模型 | 第34页 |
| ·混合密度的EM参数估计算法 | 第34-36页 |
| ·标准EM算法 | 第34-35页 |
| ·CT图象EM参数估计 | 第35-36页 |
| ·初始模型的选取 | 第36页 |
| ·CT图象初始模型的选取 | 第36页 |
| ·高斯混合模型用于CT图象缺陷识别 | 第36-38页 |
| ·初始分割算法 | 第38-39页 |
| ·分割结果比较 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于模糊神经网络分割算法 | 第43-51页 |
| ·模糊ART神经网络法 | 第43-48页 |
| ·FART神经网络结构 | 第43-45页 |
| ·基于FART的CT图象分割 | 第45-48页 |
| ·分割结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结束语 | 第51-54页 |
| ·论文工作总结 | 第51页 |
| ·存在的问题及进一步工作 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及工作情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第59页 |
| 西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第59页 |
