钢管焊缝缺陷类型检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-12页 |
| 2 成像系统及缺陷检测系统 | 第12-18页 |
| 2.1 成像系统 | 第12-13页 |
| 2.2 焊缝缺陷自动检测系统界面介绍 | 第13-15页 |
| 2.3 缺陷检测过程 | 第15-17页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第15页 |
| 2.3.2 缺陷提取 | 第15-16页 |
| 2.3.3 本次研究操作对象 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 焊缝缺陷的形态及灰度特征提取 | 第18-34页 |
| 3.1 焊缝缺陷类型及特点 | 第18-22页 |
| 3.2 焊缝缺陷分类依据 | 第22-23页 |
| 3.3 缺陷标记与提取 | 第23-31页 |
| 3.3.1 数据源分析 | 第23-24页 |
| 3.3.2 离散目标点膨胀 | 第24-26页 |
| 3.3.3 目标点集聚类 | 第26-28页 |
| 3.3.4 去除多余点 | 第28-29页 |
| 3.3.5 缺陷轮廓提取 | 第29-31页 |
| 3.4 焊缝缺陷形态特征与灰度特征计算 | 第31-33页 |
| 3.4.1 缺陷形态特征 | 第31-33页 |
| 3.4.2 缺陷灰度特征 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 旋转不变性HOG特征提取 | 第34-46页 |
| 4.1 HOG特征 | 第34-40页 |
| 4.1.1 HOG特征提取步骤 | 第34-38页 |
| 4.1.2 HOG特征优势 | 第38页 |
| 4.1.3 HOG特征弊端 | 第38-40页 |
| 4.2 HOG特征改进 | 第40-43页 |
| 4.2.1 ROI区域提取 | 第40页 |
| 4.2.2 图像的划分方式 | 第40-41页 |
| 4.2.3 RGT变换 | 第41-42页 |
| 4.2.4 近似RGT变换 | 第42-43页 |
| 4.3 旋转不变HOG特征提取 | 第43-44页 |
| 4.4 旋转不变HOG相关参数选择 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于支持向量机的焊缝缺陷类型识别 | 第46-62页 |
| 5.1 SVM理论基础 | 第46-49页 |
| 5.2 最小二乘支持向量机LSSVM | 第49-51页 |
| 5.3 核函数的确定 | 第51-52页 |
| 5.3.1 常用核函数 | 第51页 |
| 5.3.2 核函数的选择 | 第51-52页 |
| 5.4 PCA降维 | 第52-55页 |
| 5.4.1 PCA原理 | 第52-53页 |
| 5.4.2 PCA降维过程 | 第53-55页 |
| 5.5 基于形态及灰度特征的识别结果 | 第55-58页 |
| 5.5.1 形态特征与灰度特征的选择 | 第55-57页 |
| 5.5.2 识别结果 | 第57-58页 |
| 5.6 基于旋转不变性HOG特征的识别结果 | 第58-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第70页 |
