| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 2 金属板超声层析成像无损检测的相关理论 | 第14-34页 |
| 2.1 Lamb波及其在各向同性材料中的频散特性 | 第14-19页 |
| 2.1.1 Lamb波简介 | 第14页 |
| 2.1.2 Lamb波的频散方程及频散曲线 | 第14-19页 |
| 2.2 计算机层析成像技术及基本理论 | 第19-25页 |
| 2.2.1 计算机层析成像技术简介 | 第19页 |
| 2.2.2 投影与反投影的基本原理 | 第19-22页 |
| 2.2.3 中心切片定理及扇形束卷积滤波反投影算法 | 第22-25页 |
| 2.3 图像分割、脉冲耦合神经网络、遗传算法基本理论 | 第25-33页 |
| 2.3.1 图像阈值分割 | 第25-26页 |
| 2.3.2 脉冲耦合神经网络基本理论 | 第26-31页 |
| 2.3.3 遗传算法基本理论 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 铝板缺陷检测的有限元仿真及CT成像 | 第34-52页 |
| 3.1 铝板缺陷无损检测的有限元仿真 | 第34-44页 |
| 3.1.1 铝板单元类型选取及模型的建立 | 第34-38页 |
| 3.1.2 超声激励信号的产生和加载 | 第38-40页 |
| 3.1.3 网格划分与分析求解 | 第40-42页 |
| 3.1.4 后处理与结果分析 | 第42-44页 |
| 3.2 兰姆波走时信号提取与图像重建 | 第44-51页 |
| 3.2.1 走时信号提取 | 第44-46页 |
| 3.2.2 图像重建 | 第46-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 图像分割结果及分析评价 | 第52-65页 |
| 4.1 分割铝板CT成像的方法简介 | 第52-55页 |
| 4.1.1 图像分割定义 | 第52页 |
| 4.1.2 基于全局阈值的图像分割 | 第52-53页 |
| 4.1.3 基于PCNN的图像分割 | 第53-54页 |
| 4.1.4 基于GA改进PCNN的图像分割 | 第54-55页 |
| 4.2 不同方法下的图像分割结果 | 第55-62页 |
| 4.2.1 10mm半径的中心缺陷图像分割结果 | 第55-57页 |
| 4.2.2 10mm半径的偏斜缺陷图像分割结果 | 第57-58页 |
| 4.2.3 12mm半径的中心缺陷图像分割结果 | 第58-60页 |
| 4.2.4 12mm半径的偏斜缺陷图像分割结果 | 第60-62页 |
| 4.3 分割结果的定量分析评价 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 工作总结及展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |