| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 断口图像分析系统总体设计 | 第13-28页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 光源系统设计 | 第13-22页 |
| 2.2.1 断口光学反射特征研究 | 第13-17页 |
| 2.2.2 断口三维形貌研究 | 第17-19页 |
| 2.2.3 系统照明方式设计 | 第19-22页 |
| 2.3 图像采集系统设计 | 第22-25页 |
| 2.4 软件系统设计 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 断口图像分割方法研究 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 图像预处理算法 | 第28-35页 |
| 3.2.1 基于阈值分割的断口背景方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于图像融合的阴影区域去除方法研究 | 第29-33页 |
| 3.2.3 基于均值滤波的高亮区域去除方法研究 | 第33-35页 |
| 3.3 标准断口图像区域分割方法研究 | 第35-40页 |
| 3.3.1 一阶Canny算子边缘检测算法研究 | 第36-37页 |
| 3.3.2 二阶Laplace算子边缘检测算法研究 | 第37-38页 |
| 3.3.3 韧脆区域分界线提取算法研究 | 第38-40页 |
| 3.4 异常断口图像分割算法研究 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 断口图像区域分类方法研究 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 标准断口图像区域分类 | 第44页 |
| 4.3 异常断口图像区域特征提取 | 第44-49页 |
| 4.3.1 断裂区域宏观特征分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 断口断裂面图像特征分析 | 第45-49页 |
| 4.4 异常断口图像区域分类算法设计 | 第49-57页 |
| 4.4.1 高斯混合模型分类算法研究 | 第50-52页 |
| 4.4.2 支持向量机分类算法研究 | 第52-53页 |
| 4.4.3 训练算法研究 | 第53-55页 |
| 4.4.4 分类流程 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 断口检测系统与实验结果 | 第58-63页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 断口分析仪简介 | 第58-59页 |
| 5.3 系统实验结果和精度分析 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录A 铁素体钢落锤撕裂试验方法 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |