| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10页 |
| ·课题研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 焊缝图像缺陷自动检测相关技术分析 | 第12-20页 |
| ·TIFF图像格式 | 第12-15页 |
| ·焊缝缺陷的分类及其特点 | 第15-17页 |
| ·焊缝图像缺陷的判定标准 | 第17-19页 |
| ·焊缝质量分级 | 第17页 |
| ·圆形缺陷分析 | 第17-18页 |
| ·条形夹渣的分级 | 第18页 |
| ·综合评定 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 焊缝图像的预处理 | 第20-37页 |
| ·缺陷图像的读取显示以及灰度变换 | 第20-30页 |
| ·16位TIFF缺陷图像的读取与显示 | 第20-25页 |
| ·16位TIFF缺陷图像的灰度变换 | 第25-30页 |
| ·缺陷图像的平滑方法 | 第30-35页 |
| ·加窗傅里叶变换 | 第30-31页 |
| ·连续小波变换(Continues Wavelet Transform) | 第31页 |
| ·离散小波变换(Discrete Wavelet Transform) | 第31-32页 |
| ·二维张量积多分辨分析及Mallat算法 | 第32-35页 |
| ·焊缝区域提取 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 焊缝图像边缘检测算法的研究与实现 | 第37-49页 |
| ·ROBERTS算子 | 第37-40页 |
| ·Roberts算子的原理 | 第37页 |
| ·Roberts算子的实现 | 第37-40页 |
| ·SOBEL算子 | 第40-42页 |
| ·Sobel算子的原理 | 第40页 |
| ·Sobel算子的实现 | 第40-42页 |
| ·PREWITT算子 | 第42-43页 |
| ·Prewitt算子的原理 | 第42页 |
| ·Prewitt算子的实现 | 第42-43页 |
| ·CANNY算子 | 第43-48页 |
| ·Canny算子的原理 | 第43-45页 |
| ·Canny算子的改进 | 第45-46页 |
| ·Canny算子的实现 | 第46-48页 |
| ·几种算子的比较和结果分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 焊缝图像缺陷的智能识别与判定 | 第49-59页 |
| ·典型焊缝缺陷特征提取 | 第49-53页 |
| ·典型缺陷的特征参数 | 第49-50页 |
| ·缺陷特征参数的计算 | 第50-53页 |
| ·基于BP神经网络的智能识别 | 第53-58页 |
| ·模式识别的方法介绍 | 第53-54页 |
| ·BP神经网络 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第55-57页 |
| ·BP神经网络的实验结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·论文工作总结 | 第59页 |
| ·问题和展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |