基于复合材料缺陷检测中的红外图像分割技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 复合材料在飞机上发展和应用 | 第10-11页 |
| 1.3 复合材料缺陷红外检测技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 红外技术的发展和应用现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 复合材料缺陷红外检测技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 图像分割的应用 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 复合材料缺陷红外检测原理 | 第16-32页 |
| 2.1 复合材料缺陷类型 | 第16-21页 |
| 2.1.1 复合材料的定义与分类 | 第16-18页 |
| 2.1.2 复合材料缺陷分类 | 第18-20页 |
| 2.1.3 常见缺陷检测方法 | 第20-21页 |
| 2.2 红外热成像技术检测原理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 红外检测原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 复合材料故障红外检测原理 | 第22-23页 |
| 2.3 红外检测的可行性和应用 | 第23-31页 |
| 2.3.1 设备支持和分析对象 | 第23-25页 |
| 2.3.2 红外热像数据采集 | 第25-26页 |
| 2.3.3 缺陷图像可行性分析 | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 复合材料缺陷检测图像预处理 | 第32-46页 |
| 3.1.红外图像特点及其分析 | 第32-34页 |
| 3.1.1 红外热像图特点 | 第32页 |
| 3.1.2 红外热成像的噪声特性和分析 | 第32-34页 |
| 3.2 数学形态学理论分析 | 第34-39页 |
| 3.2.1 数学形态学二值图像中的应用 | 第34-37页 |
| 3.2.2 数学形态学在灰度图像中的应用 | 第37-39页 |
| 3.3 积水图像预处理技术研究 | 第39-45页 |
| 3.3.1 背景抑制 | 第40-42页 |
| 3.3.2 仿真实验和结果 | 第42-44页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 复合材料缺陷检测图像分割 | 第46-53页 |
| 4.1 图像分割 | 第46-47页 |
| 4.1.1 图像分割的意义 | 第46页 |
| 4.1.2 图像分割的种类 | 第46-47页 |
| 4.2 积水图像分割 | 第47-49页 |
| 4.2.1 传统边缘检测 | 第47-48页 |
| 4.2.2 形态学边缘检测 | 第48页 |
| 4.2.3 改进形态学算法 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第59页 |
