| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 X射线检测技术发展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 焊接缺陷检测算法的研究概况和发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 X射线检测基本原理及成像系统介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 X射线检测原理 | 第15-16页 |
| 2.2 X射线在线检测系统组成 | 第16-17页 |
| 2.3 线阵探测器的成像原理及图像校正 | 第17-21页 |
| 2.3.1 线阵探测器的成像原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 线阵探测器图像校正 | 第18-21页 |
| 2.3.3 本文中焊缝缺陷灰度特点 | 第21页 |
| 2.4 总体方案设计 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 X射线焊缝图像的预处理 | 第23-35页 |
| 3.1 X射线焊缝区域的提取 | 第23-27页 |
| 3.1.1 图像分割方法的确定 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Otsu双阈值分割方法的具体实现 | 第24-25页 |
| 3.1.3 基于Otsu双阈值分割方法的改进 | 第25-26页 |
| 3.1.4 基于灰度投影法的焊缝区域提取 | 第26-27页 |
| 3.2 焊缝图像降噪 | 第27-28页 |
| 3.3 焊缝图像增强 | 第28-34页 |
| 3.3.1 图像增强方法的确定 | 第29-30页 |
| 3.3.2 图像可拉伸范围的确定 | 第30页 |
| 3.3.3 使用伽马变换或对比度拉伸变换进行图像对比度增强 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 焊缝缺陷目标的分割与提取 | 第35-50页 |
| 4.1 基于形态学Top-hat变换的缺陷目标检测方法 | 第35-43页 |
| 4.1.1 灰度膨胀和腐蚀 | 第35-36页 |
| 4.1.2 灰度开闭运算 | 第36-37页 |
| 4.1.3 Top-hat变换 | 第37页 |
| 4.1.4 Top-hat检测原理 | 第37-38页 |
| 4.1.5 基于Top-hat形态学滤波器的改进 | 第38-39页 |
| 4.1.6 极小值点的提取 | 第39-40页 |
| 4.1.7 Top-hat自适应形态学滤波器尺寸的确定 | 第40-43页 |
| 4.2 基于SUSAN的焊缝缺陷目标检测方法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 SUSAN检测原理 | 第43-44页 |
| 4.2.2 SUSAN算法关键参数的确定 | 第44-45页 |
| 4.2.3 SUSAN算法的改进 | 第45-46页 |
| 4.2.4 SUSAN算法的具体实现 | 第46页 |
| 4.2.5 SUSAN边缘检测算法与传统的边缘检测算子的比较 | 第46-48页 |
| 4.2.6 目标内部的区域填充 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 焊缝缺陷目标的特征计算 | 第50-62页 |
| 5.1 缺陷特征的选取原则 | 第50页 |
| 5.2 焊缝缺陷的图像特征 | 第50-53页 |
| 5.3 焊缝缺陷特征参数的选择 | 第53-55页 |
| 5.4 焊缝缺陷连通区域的标记 | 第55-57页 |
| 5.5 焊缝缺陷连通区域的边界追踪 | 第57-60页 |
| 5.6 焊缝缺陷目标特征参数的计算 | 第60-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 焊缝缺陷的识别与分类 | 第62-69页 |
| 6.1 焊缝缺陷识别 | 第62-64页 |
| 6.2 焊缝缺陷识别结果与分析 | 第64-68页 |
| 6.2.1 焊缝缺陷识别试验结果 | 第64-67页 |
| 6.2.2 焊缝缺陷识别结果分析 | 第67-68页 |
| 6.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第7章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 结论 | 第69-70页 |
| 7.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
