管道漏磁内检测图像识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·管道漏磁内检测国内外研究与发展现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究与发展现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究与发展现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 管道漏磁内检测技术基础 | 第14-26页 |
| ·漏磁检测原理 | 第14-17页 |
| ·管道漏磁内检测的基本原理 | 第14-16页 |
| ·管道漏磁内检测器的基本结构 | 第16-17页 |
| ·管道漏磁内检测缺陷分析方法 | 第17-25页 |
| ·缺陷漏磁偶极子模型分析 | 第17-20页 |
| ·缺陷漏磁有限元模型分析 | 第20-25页 |
| ·管道漏磁内检测的影响因素 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 管道漏磁内检测数据分析 | 第26-36页 |
| ·漏磁内检测的数据特征 | 第26-28页 |
| ·漏磁数据的格式 | 第26页 |
| ·漏磁检测数据的读取及处理方法 | 第26-28页 |
| ·漏磁检测数据的曲线显示 | 第28-35页 |
| ·漏磁检测数据曲线 | 第28-31页 |
| ·漏磁检测曲线显示方法 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 管道漏磁内检测图像识别 | 第36-65页 |
| ·常见缺陷识别技术 | 第36-41页 |
| ·基于神经网络的识别方法 | 第36-40页 |
| ·基于支持向量机的识别方法 | 第40-41页 |
| ·管道焊缝及特征物的识别 | 第41-54页 |
| ·管道螺旋焊缝的识别 | 第42-45页 |
| ·管道环形焊缝的识别 | 第45-48页 |
| ·管道特征物的识别 | 第48-54页 |
| ·管道缺陷的识别 | 第54-64页 |
| ·缺陷的分类 | 第55-59页 |
| ·缺陷数据的特征分析 | 第59-60页 |
| ·缺陷的定位与标记 | 第60-63页 |
| ·缺陷报表的生成 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 管道漏磁内检测缺陷识别系统 | 第65-72页 |
| ·开发环境 | 第65-66页 |
| ·系统设计 | 第66-71页 |
| ·程序界面设计 | 第66-67页 |
| ·功能介绍 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
