本文關(guān)鍵詞：基于小波變換的韌窩深度及其均勻度分析模型設(shè)計與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在對工程用金屬材料的斷裂失效分析中,通過對其斷口韌窩的科學(xué)分析研究即可得出其本質(zhì)斷裂機理,由此即可探明這種金屬材料及其材質(zhì)對力學(xué)性能的本質(zhì)影響。韌窩的深度及其分布均勻度對材料的強韌性、塑性、成形性能等性質(zhì)有著重要的影響。通過對斷口組織的韌窩深度及其均勻度深入地定量分析研究可以解釋斷口裂紋機理、內(nèi)/外裂紋形成現(xiàn)象以及對材料主要性能的內(nèi)在潛質(zhì)影響�？梢�,定量分析研究韌窩深度及其均勻度為材料科學(xué)與工程領(lǐng)域中極其關(guān)鍵的組成部分,具有重要的學(xué)術(shù)研究意義和工程實踐價值,但有關(guān)韌窩深度均勻度的測量、分類技術(shù)目前尚未在國內(nèi)外文獻(xiàn)資料中見報道。本文以工程上常用的低碳微合金鋼韌窩圖像為主要研究對象,實現(xiàn)對韌窩深度及其均勻度的精確定量分析研究。本文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新性工作:1.通過對特定的金屬材料韌窩圖像信息進行分析研究,并結(jié)合現(xiàn)有圖像預(yù)處理算法,本文提出了一種新的基于小波變換的中和閾值小波濾波法算法來去除韌窩圖像噪聲保留韌窩邊緣信息,并采用圖像增強技術(shù)以期增強韌窩圖像的可識別程度。2.針對現(xiàn)有目標(biāo)圖像的邊緣檢測方法對韌窩圖像所特有的邊緣缺失、模糊等圖像缺陷根本無法檢測的問題,本文在小波變換分析邊緣檢測的方法上探索出一種新的基于小波變換模極大值邊緣檢測法和優(yōu)化Canny邊緣檢測法進行邊緣檢測的融合算法。該方法是在小波分析的基礎(chǔ)上充分融合韌窩圖像的形態(tài)特征及其形態(tài)學(xué)方法,由此即可清晰地顯示和檢測韌窩圖像的邊緣。針對韌窩中析出粒子所產(chǎn)生的偽目標(biāo)現(xiàn)象,提出了一種新的偽目標(biāo)排除算法,以此消除偽目標(biāo)現(xiàn)象對目標(biāo)韌窩圖像造成的灰度干擾。3.針對韌窩深度難以測量的問題,本文從大量實測韌窩圖像中挖掘并提煉出基于韌窩圖像灰度與深度轉(zhuǎn)換對應(yīng)關(guān)系以及灰度極小值的韌窩當(dāng)量深度這一全新概念,并探索建立專門的求解公式,結(jié)果表明,當(dāng)量深度與實際所測深度相比,精度高達(dá)%95以上,表明當(dāng)量深度這一全新特征參數(shù)完全可以替代韌窩的實際深度來對金屬材料斷口進行精確分析和材質(zhì)評價。4.針對金屬材料韌窩深度分布難以定量表征的問題,研究提出一種全新的基于韌窩圖像的當(dāng)量深度均勻度特征參數(shù)的分類方法。此方法可實現(xiàn)精細(xì)表征與準(zhǔn)確分類金屬材料韌窩深度的分布均勻度,將金屬材料韌窩圖像的表征誤差控制在?0.001um以內(nèi),達(dá)到目前金屬材料韌窩定量分析的較高程度。在前期研究工作的基礎(chǔ)上,進行工程應(yīng)用案例的驗證,所得到的韌窩深度及其均勻度的測量、分類結(jié)果,完全適用于生產(chǎn)實際與理論研究,為開發(fā)新型高品種金屬材料提供理論堅實依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：小波變換 韌窩 深度 均勻度 融合算法
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG115;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 數(shù)字圖像處理與韌窩定量分析12-13
• 1.2 本研究課題國內(nèi)外發(fā)展及其研究概況13-17
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本課題的研究目的和內(nèi)容17-19
• 1.3.1 本課題的研究目的17
• 1.3.2 本文研究內(nèi)容17-19
• 第二章 小波變換分析理論19-29
• 2.1 傅立葉變換分析19-21
• 2.1.1 連續(xù)傅立葉變換19
• 2.1.2 離散傅立葉變換19-20
• 2.1.3 窗口模式的傅立葉變換20-21
• 2.2 小波變換分析理論21-23
• 2.2.1 連續(xù)小波變換21-22
• 2.2.2 離散小波變換22-23
• 2.3 小波變換與多尺度分析23-27
• 2.3.1 多尺度分析23-24
• 2.3.2 多尺度分析與正交基24-25
• 2.3.3 瑪拉特分解與重構(gòu)算法25-27
• 2.4 常用的小波變換函數(shù)27-28
• 2.4.1 哈爾（Haar）小波27
• 2.4.2 多伯奇斯（Daubechies）小波27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 韌窩圖像的預(yù)處理分析研究29-40
• 3.1 現(xiàn)有濾波算法29-34
• 3.1.1 基于空間域的圖像增強29-32
• 3.1.2 基于頻域法的圖像增強32-34
• 3.2 改進中和閾值法的小波濾波方法34-37
• 3.2.1 小波濾波變換的特點及算法步驟34-35
• 3.2.2 小波系數(shù)的非線性處理35-37
• 3.3 韌窩圖像的灰度修正37-39
• 3.3.1 直方圖修正法37-38
• 3.3.2 直方圖修正法實驗仿真結(jié)果38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于小波變換的韌窩圖像多尺度邊緣檢測40-56
• 4.1 現(xiàn)有圖像邊緣檢測算法40-41
• 4.2 像素級邊緣檢測算子41-46
• 4.2.1 Roberts邊緣檢測算子41-42
• 4.2.2 Sobel邊緣檢測算子42
• 4.2.3 Prewitt邊緣檢測算子42-43
• 4.2.4 Log邊緣檢測算子43
• 4.2.5 Canny邊緣檢測算子43-44
• 4.2.6 實驗結(jié)果及分析44-46
• 4.3 小波變換模極大值邊緣檢測法46-48
• 4.3.1 基于小波模極大值的邊緣檢測原理及步驟46-47
• 4.3.2 實驗仿真結(jié)果及分析47-48
• 4.4 改進的基于小波變換的邊緣檢測方法48-52
• 4.4.1 圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化處理48-49
• 4.4.2 優(yōu)化后Canny邊緣檢測算子的基本原理49
• 4.4.3 迭代算法分割閾值算法步驟49-50
• 4.4.4 優(yōu)化Canny算子邊緣算子算法具體步驟50
• 4.4.5 小波融合算法基本原理50-51
• 4.4.6 改進算法的實驗仿真及分析51-52
• 4.5 韌窩圖像邊緣恢復(fù)與重建的思路和方法52-54
• 4.5.1 韌窩圖像中偽目標(biāo)現(xiàn)象的成因探析53-54
• 4.5.2 韌窩圖像中偽目標(biāo)排除算法54
• 4.6 本章小結(jié)54-56
• 第五章 韌窩圖像的特征參數(shù)提取56-70
• 5.1 韌窩圖像的區(qū)域標(biāo)定56-59
• 5.1.1 現(xiàn)有標(biāo)記方法57
• 5.1.2 基于游程編碼的遞歸標(biāo)記法算法57-59
• 5.2 韌窩圖像的當(dāng)量深度及其轉(zhuǎn)換59-60
• 5.3 表面形貌三維表征方法——三維模表征法60-62
• 5.3.1 表面形貌二維模60-61
• 5.3.2 表面形貌三維表征方法61-62
• 5.4 光測法實驗儀器與測量過程62-64
• 5.4.1 韌窩微觀形貌的測量儀器62
• 5.4.2 韌窩微觀表面形貌測量過程62-64
• 5.5 實驗結(jié)果分析64-69
• 5.6 本章小結(jié)69-70
• 第六章 韌窩圖像當(dāng)量深度均勻度表征與分類方法研究70-75
• 6.1 韌窩圖像當(dāng)量深度均勻度方法研究70-72
• 6.1.1 本方法的基本思路70-71
• 6.1.2 DED表征過程71-72
• 6.2 韌窩當(dāng)量深度均勻度與實際測量深度均勻度的轉(zhuǎn)換72-74
• 6.2.1 實驗結(jié)果分析73-74
• 6.3 本章小結(jié)74-75
• 第七章 結(jié)論與展望75-77
• 7.1 結(jié)論75-76
• 7.2 存在問題及后續(xù)工作76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-82
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目及所獲科研成果82

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  本文關(guān)鍵詞：基于小波變換的韌窩深度及其均勻度分析模型設(shè)計與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：453576