| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.3 超声波相控阵检测技术国内外发展及其研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 国外研究发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究发展及现状 | 第12页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 基于超声波相控阵焊缝缺陷检测实验 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 超声波相控阵原理 | 第14-21页 |
| 2.2.1 超声波检测原理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 超声波相控阵阵列简述 | 第15-17页 |
| 2.2.3 一维线性阵列数学方程 | 第17-18页 |
| 2.2.4 超声波相控阵接受和发射 | 第18-19页 |
| 2.2.5 超声波相控阵聚焦 | 第19-21页 |
| 2.3 超声相控阵检测系统 | 第21-22页 |
| 2.4 阵列控制系统及原理设计 | 第22-24页 |
| 2.5 焊缝缺陷试块 | 第24-26页 |
| 2.6 建立实验平台及实验具体步骤 | 第26-27页 |
| 2.7 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 图像匹配仿真实验 | 第28-35页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 图像匹配技术 | 第28-30页 |
| 3.2.1 图像匹配发展 | 第28页 |
| 3.2.2 图像匹配含义 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于归一化互相关的图像匹配算法 | 第29-30页 |
| 3.3 图像匹配仿真实验 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验步骤 | 第30-34页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于灰度共生矩阵的焊缝缺陷图像纹理分析 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 图像纹理 | 第35-38页 |
| 4.2.1 纹理特征 | 第36页 |
| 4.2.2 纹理分析 | 第36-38页 |
| 4.2.2.1 结构法 | 第37页 |
| 4.2.2.2 数学变换法 | 第37页 |
| 4.2.2.3 模型法 | 第37页 |
| 4.2.2.4 统计法 | 第37-38页 |
| 4.3 基于灰度共生矩阵的纹理分析实验 | 第38-46页 |
| 4.3.1 灰度共生矩阵 | 第38-41页 |
| 4.3.1.1 灰度共生矩阵基本原理 | 第38-39页 |
| 4.3.1.2 灰度共生矩阵的特征提取 | 第39-41页 |
| 4.3.2 缺陷图像特征提取预处理 | 第41页 |
| 4.3.2.1 转化为灰度图像 | 第41页 |
| 4.3.2.2 尺寸归一化 | 第41页 |
| 4.3.2.3 设置相邻间隔 | 第41页 |
| 4.3.3 缺陷图像特征提取 | 第41-44页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 缺陷识别方法 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 灰色关联分析法 | 第47-50页 |
| 5.2.1 灰色关联度 | 第48-49页 |
| 5.2.2 计算原理 | 第49-50页 |
| 5.3 关联分析识别仿真实例 | 第50-56页 |
| 5.3.1 基于灰度梯度矩阵的关联识别实例 | 第50-55页 |
| 5.3.1.1 灰度梯度矩阵原理 | 第50-53页 |
| 5.3.1.2 计算实例 | 第53-55页 |
| 5.3.2 基于灰度共生矩阵的关联识别实例 | 第55-56页 |
| 5.4 超声波识别系统 | 第56-60页 |
| 5.4.1 超声波识别流程 | 第56-59页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第59页 |
| 5.4.3 结论 | 第59-60页 |
| 5.5 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 主要结论 | 第61-62页 |
| 6.2 存在不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历及研究成果 | 第68页 |