| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 X射线实时成像系统 | 第12-18页 |
| 2.1 X射线成像原理 | 第12-13页 |
| 2.2 DR系统工作原理及组成 | 第13-15页 |
| 2.2.1 DR系统工作原理 | 第13页 |
| 2.2.2 DR成像系统硬件组成 | 第13-14页 |
| 2.2.3 DR成像系统软件设计 | 第14-15页 |
| 2.3 DR系统成像特点 | 第15-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 X射线焊缝图像预处理 | 第18-40页 |
| 3.1 DR系统图像噪声分析 | 第18-21页 |
| 3.1.1 电子噪声 | 第18页 |
| 3.1.2 光电噪声 | 第18-19页 |
| 3.1.3 颗粒噪声 | 第19页 |
| 3.1.4 噪声模型 | 第19-21页 |
| 3.2 图像降噪 | 第21-24页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第21-22页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第22-23页 |
| 3.2.3 多帧平均法 | 第23-24页 |
| 3.3 图像增强 | 第24-30页 |
| 3.3.1 线性对比度展宽 | 第25-26页 |
| 3.3.2 sin增强 | 第26页 |
| 3.3.3 幂指数增强 | 第26-27页 |
| 3.3.4 结果分析 | 第27-30页 |
| 3.4 归一化处理及采集检测实时显示 | 第30-34页 |
| 3.4.1 归一化处理 | 第30-32页 |
| 3.4.2 采集与检测实时显示 | 第32-34页 |
| 3.5 焊缝边界提取 | 第34-39页 |
| 3.5.1 算法原理 | 第34-36页 |
| 3.5.2 算法实现 | 第36-38页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 焊缝缺陷提取算法研究 | 第40-60页 |
| 4.1 焊缝缺陷分类 | 第40-42页 |
| 4.2 基于Canny算子的缺陷提取算法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 Canny算子 | 第43页 |
| 4.2.2 缺陷提取算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于Lapalace算子的缺陷提取算法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 Lapalace算子 | 第46页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 基于三帧差分的缺陷提取算法 | 第48-52页 |
| 4.4.1 帧差法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 三帧差分缺陷检测算法 | 第49页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第49-52页 |
| 4.5 基于Butter Worth滤波的缺陷提取算法 | 第52-58页 |
| 4.5.1 傅里叶变换 | 第52-54页 |
| 4.5.2 Butter Worth高通滤波器设计 | 第54-56页 |
| 4.5.3 最大类间方差 | 第56页 |
| 4.5.4 实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 4.6 算法融合 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于SVM的焊缝缺陷检测算法研究 | 第60-68页 |
| 5.1 SVM的基本原理 | 第60页 |
| 5.2 支持向量机分类 | 第60-62页 |
| 5.3 核函数的选择 | 第62-63页 |
| 5.4 特征提取 | 第63-64页 |
| 5.5 仿真实验研究 | 第64-67页 |
| 5.5.1 构建训练数据 | 第64页 |
| 5.5.2 仿真结果 | 第64-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |