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时间:2018-12-14
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1、A'IhesisinMechanicalElectronicEngineeringResearchonDefectClassificationandImageRecognitionMethodsoftheWeldingFilmUsingX-·rayDetectingByWangJingSupervisor:ProfessorYuanPeixinNortheasternUniversityJune2008独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其的研究成果,也不包括本
2、人为获得其他学位而使用作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作二6二恩。学位论文作者签名:互静日期:砂弦7.≯学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年口一年半口两融签王学签位字论日文期导签师字签日√黎厍l少矿锄暖7Z。.•4东北大学硕士学位论文摘要焊缝
3、X射线检测底片故障分类与图像识别方法研究摘要随着X射线检测和图像处理技术的发展,焊缝缺陷的检测也逐步从人工评片过渡到计算机智能识别。利用计算机对数字化焊缝图像进行分析和识别在检测效率、经济效益、方便实用等方面得到人们的认可。本课题以实际工程需求为背景,以焊缝X射线检测底片为研究对象,综合运用图像处理的方法给出焊缝故障的定量及定性描述,应用VisualC++建立基于统计决策树的焊缝图像识别系统,实现故障类型的自动评判。根据焊缝图像的特点,图像处理系统主要内容有降噪滤波、图像增强、边缘检测和图像分割。通过对各种图像处理方
4、法的分析比较,选择自适应中值滤波方法对原始焊缝图像进行降噪滤波;再引入了直方图均衡化以及模糊增强等方法对图像作增强处理;在边缘检测方面,在梯度算子中引入遗传算法理论提取焊缝的边缘;最后通过对图像分割方法中的基于阈值分割方法、边缘检测方法及数学形态学分水岭方法的分析讨论,选择类间、类内方差比分割法和数学形态学方法并用进行焊缝图像分割,以提取出有效的焊缝区域。为了更好的进行图像识别,又对图像分割后的图像进行缺陷标记和缺陷跟踪;其次特征参数的选择是缺陷识别的前提条件。本文通过对缺陷成像特点的分析,确定能够反映缺陷本质特征的
5、特征参数,最后使用统计决策树的方法对缺陷进行识别和分类。关键词:X射线检测;图像处理;特征参数;图像识别;故障类型.II.Ⅺ,东北大学硕士学位论文AbstractResearchonDefectClassificationandImageRecognitionMethodsoftheWeldingFilmUsingX—·rayDetectingAbstractWiththedevelopmentofX—raydetectionandimageprocessingtechnology,weldingdefectsdet
6、ectiongraduallytransitsfromartificialdetectiontocomputerintelligencerecognition.Analysisandrecognitiondigitizedweldingimagebycomputerisapprovedbythepeopleindetectioneffficiency,economicprofits,convenientandpragmatic,etc.Thepaperisbasedontheactualprojectdemandan
7、dtakestheX-raydetectionfilmastheresearchobject,useingthemethodofimageprocessinggivethequantitativeandqualitativedescriptionofweldingdefects,appliedVisualC++buildupweldingimagerecognitionsystembasedonthestatisticsdecisiontree,earlyouttheassessmentautomatically.A
8、ccordingtochatacteristicoftheweldimage,dividedtheimageprocessingsystemintonoisyreducing,imageenhancement,edgedetectionandimagesegmentation.Aftervariousmethodsofimageprocessi
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