全自动荧光磁粉检测系统的分析与改进
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 概论 | 第9-12页 |
| 1.1.1 浅谈无损检测的发展及应用 | 第9-10页 |
| 1.1.2 各种无损检测方法比较 | 第10-12页 |
| 1.2 问题的提出 | 第12-14页 |
| 第2章 磁粉检测原理及磁痕分析 | 第14-24页 |
| 2.1 磁粉检测技术的发展简史 | 第14-15页 |
| 2.2 磁粉检测的原理 | 第15-18页 |
| 2.3 表面缺陷分类 | 第18-21页 |
| 2.4 磁粉检测的优缺点 | 第21页 |
| 2.5 磁痕分析 | 第21-22页 |
| 2.6 常见伪缺陷图象 | 第22-24页 |
| 第3章 系统结构 | 第24-28页 |
| 3.1 概述 | 第24页 |
| 3.2 系统硬件结构及原理图 | 第24-26页 |
| 3.3 系统软件结构 | 第26-28页 |
| 第4章 图象采集 | 第28-36页 |
| 4.1 CCD 简介 | 第28-29页 |
| 4.2 影响CCD 图象性能的因素分析 | 第29-30页 |
| 4.3 影响图象质量的几个因素 | 第30-33页 |
| 4.4 图象采集预处理 | 第33页 |
| 4.5 磁痕图象的采集 | 第33-34页 |
| 4.6 采集的实际图象 | 第34-36页 |
| 第5章 数字图象处理分析 | 第36-53页 |
| 5.1 图象预处理 | 第36页 |
| 5.2 图象分割法简介 | 第36-37页 |
| 5.3 阈值分割方法 | 第37-42页 |
| 5.3.1 基本原理 | 第37-38页 |
| 5.3.2 阈值的选择 | 第38-42页 |
| 5.4 区域增长法 | 第42页 |
| 5.5 边缘检测方法 | 第42-44页 |
| 5.6 基于分形的图象分割技术 | 第44-45页 |
| 5.7 基于神经网络的图象分割技术 | 第45-46页 |
| 5.8 自适应动态阈值分割法 | 第46-47页 |
| 5.9 对自适应动态阈值分割算法的改进 | 第47-51页 |
| 5.10 利用改进后的自适应动态阈值分割法实例 | 第51-53页 |
| 第6章 二值图象的数学形态分析 | 第53-66页 |
| 6.1 膨胀与腐蚀 | 第53-55页 |
| 6.2 开运算和闭运算 | 第55-56页 |
| 6.3 基于联结数的收缩 | 第56-58页 |
| 6.4 图象的细化 | 第58-59页 |
| 6.5 滤波 | 第59-60页 |
| 6.6 数学形态学在本系统中的应用及改进实例 | 第60-66页 |
| 第7章 区域标号 | 第66-71页 |
| 7.1 搜索扩展法 | 第66-67页 |
| 7.2 扫描法对目标物体的标记 | 第67-69页 |
| 7.3 边缘裂纹的处理 | 第69-71页 |
| 第8章 特征提取与识别 | 第71-80页 |
| 8.1 特征提取 | 第71-73页 |
| 8.2 目标图象的识别 | 第73-75页 |
| 8.3 目标图象识别的改进 | 第75-80页 |
| 8.3.1 目标图象的分析 | 第75-78页 |
| 8.3.2 目标图象识别 | 第78-80页 |
| 结论 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 附录 | 第84-87页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
