基于压缩感知的气缸套缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 工业X射线DR检测技术 | 第10页 |
| 1.2.2 计算机视觉自动识别技术 | 第10-11页 |
| 1.2.3 X射线图像的预处理技术 | 第11-12页 |
| 1.2.4 压缩感知缺陷检测技术 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 气缸套检测系统流程结构 | 第15-23页 |
| 2.1 X射线检测原理 | 第15-18页 |
| 2.2 气缸套检测系统结构 | 第18-21页 |
| 2.2.1 防护成像室模块的结构 | 第18-20页 |
| 2.2.2 监控控制室模块的结构 | 第20-21页 |
| 2.3 系统检测流程 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 压缩感知理论 | 第23-35页 |
| 3.1 理论简介 | 第23-26页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第26-30页 |
| 3.3 测量矩阵的设计 | 第30-33页 |
| 3.4 信号的重构 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 气缸套缺陷检测算法 | 第35-51页 |
| 4.1 样本图像预处理 | 第35-41页 |
| 4.1.1 样本图像 | 第35-36页 |
| 4.1.2 图像降噪 | 第36-38页 |
| 4.1.3 图像增强 | 第38-41页 |
| 4.2 测量矩阵对样本的采样 | 第41-42页 |
| 4.3 改进的K-SVD算法构建冗余字典 | 第42-45页 |
| 4.3.1 MOD算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 K-SVD算法 | 第43-44页 |
| 4.3.3 改进的K-SVD算法 | 第44-45页 |
| 4.4 气缸套图像的重建算法 | 第45-48页 |
| 4.4.1 贪婪算法 | 第45-47页 |
| 4.4.2 凸优化方法 | 第47-48页 |
| 4.5 缺陷的判定标准 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 算法仿真与试验 | 第51-59页 |
| 5.1 试验环境配置 | 第51页 |
| 5.2 样本图像来源 | 第51页 |
| 5.3 算法的比较 | 第51-53页 |
| 5.3.1 两种K-SVD算法的比较 | 第51-52页 |
| 5.3.2 重建算法的比较 | 第52-53页 |
| 5.4 气缸套缺陷的识别 | 第53-56页 |
| 5.4.1 气缸套图像的预处理 | 第53-54页 |
| 5.4.2 气缸套缺陷的识别效果 | 第54-55页 |
| 5.4.3 气缸套图像的重建效果 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文研究的工作总结 | 第59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
