本文關(guān)鍵詞：基于灰度共生矩陣的沖擊斷口形貌分析

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【摘要】：金屬材料在工程實(shí)際中有著廣泛的應(yīng)用,在選擇材料作為設(shè)備構(gòu)件前,要考慮很多因素。在低溫環(huán)境服役的情況下,金屬材料的韌脆轉(zhuǎn)變溫度更是不可忽略的要素之一。測定韌脆轉(zhuǎn)變溫度的方法有很多種,由于斷口形貌準(zhǔn)則法操作簡便,影響因素較少,是應(yīng)用最為廣泛的方法,此方法的關(guān)鍵在于如何準(zhǔn)確測定沖擊斷口纖維斷面率。傳統(tǒng)的測定纖維斷面率的方法,受人為因素影響較大,測量結(jié)果精度不高,效率低,已不能滿足工業(yè)生產(chǎn)的要求。隨著科技的發(fā)展,人們開始利用計(jì)算機(jī)和圖像處理技術(shù)相結(jié)合的方法,來測定纖維斷面率。目前采用的是以圖像單個(gè)像素灰度為特征分析沖擊斷口,利用閾值分割法實(shí)現(xiàn)斷口圖像的劃分,但是此方法對圖像的單個(gè)像素的灰度值較敏感,容易造成區(qū)域的誤分割現(xiàn)象。為解決這一問題,課題提出從紋理角度分析沖擊斷口形貌并結(jié)合其灰度特征,設(shè)計(jì)開發(fā)了一套沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)。系統(tǒng)包括三個(gè)主要模塊:沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)、基于灰度共生矩陣的特征提取、沖擊斷口圖像特征聚類。在獲取沖擊斷口圖像之后,用Matlab進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),分析灰度共生矩陣的關(guān)鍵特征和聚類算法分割沖擊斷口區(qū)域,最后用Visual Studio 2013C#開發(fā)了本系統(tǒng)軟件部分。一幅清晰高質(zhì)量的沖擊斷口圖像可以有效提高圖像分割的精度,為此設(shè)計(jì)了圖像采集系統(tǒng)。特征提取和特征聚類是系統(tǒng)圖像處理算法的核心,為了使提取的紋理特征值有效的描述沖擊斷口圖像以及保證沖擊斷口晶狀區(qū)和其他區(qū)域的特征值具有較高的離散度,在Matlab上對實(shí)驗(yàn)圖像選取不同的像素對距離,圖像灰度級和窗口大小構(gòu)建灰度共生矩陣,觀察分析對能量,對比度,相關(guān)性,熵的影響,對沖擊試樣斷口圖像構(gòu)建灰度共生矩陣時(shí)選取參數(shù)的取值有著重要的參考意義。在此基礎(chǔ)上,為了后續(xù)分析聚類算法,對一幅沖擊斷口圖像提取了紋理特征以及灰度特征,得到其特征向量空間。最后采用聚類的方法對圖像每個(gè)像素代表的特征歸類,達(dá)到?jīng)_擊斷口區(qū)域劃分,提取晶狀區(qū)域的目的。本課題對圖像采集系統(tǒng),基于灰度共生矩陣提取紋理特征以及聚類的方法進(jìn)行了介紹,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié),介紹了軟件系統(tǒng)功能并測定采集沖擊斷口的纖維斷面率。最后指出了對沖擊斷口以后研究改進(jìn)的方向。
【關(guān)鍵詞】：灰度共生矩陣 沖擊斷口 纖維斷面率 特征聚類
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG115
【目錄】：

• 摘要7-8
• ABSTRACT8-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 課題主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-18
• 第二章 沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)架構(gòu)18-24
• 2.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案18-19
• 2.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境19-20
• 2.2.1 程序編程平臺(tái)及開發(fā)語言19
• 2.2.2 基于Excel數(shù)據(jù)表格的報(bào)表輸出19
• 2.2.3 基于Matlab的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析19-20
• 2.3 沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)20-23
• 2.3.1 紋理特征提取方法21-22
• 2.3.2 特征聚類方法22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)24-32
• 3.1 沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案24-25
• 3.2 沖擊斷口圖像采集25-28
• 3.2.1 照明系統(tǒng)與成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)25-27
• 3.2.2 相機(jī)二次開發(fā)27-28
• 3.3 沖擊斷口圖像采集平臺(tái)設(shè)計(jì)28-30
• 3.3.1 XY向平臺(tái)與旋轉(zhuǎn)圓臺(tái)28-29
• 3.3.2 Z向調(diào)焦系統(tǒng)29-30
• 3.4 沖擊斷口圖像標(biāo)尺30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于灰度共生矩陣的特征提取32-50
• 4.1 灰度共生矩陣的原理及特點(diǎn)32-34
• 4.2 灰度共生矩陣的特征提取算法34-40
• 4.2.1 基于灰度共生矩陣的紋理特征34-38
• 4.2.2 沖擊斷口圖像紋理的加窗處理38-40
• 4.3 構(gòu)建參數(shù)對沖擊斷口紋理特征的影響40-49
• 4.3.1 距離參數(shù)d的影響實(shí)驗(yàn)41-43
• 4.3.2 窗口大小的影響實(shí)驗(yàn)43-45
• 4.3.3 灰度級G的影響實(shí)驗(yàn)45-47
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 沖擊斷口圖像特征聚類50-64
• 5.1 聚類分析概述50-52
• 5.1.1 聚類的定義50-52
• 5.1.2 相似性度量52
• 5.2 沖擊斷口圖像特征聚類算法52-57
• 5.2.1 K均值聚類算法53
• 5.2.2 模糊C均值聚類算法53-55
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析55-57
• 5.3 軟件系統(tǒng)開發(fā)與分析57-62
• 5.3.1 軟件系統(tǒng)主要功能及實(shí)現(xiàn)57-59
• 5.3.2 試驗(yàn)分析與報(bào)表輸出59-62
• 5.4 本章小結(jié)62-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-72
• 附錄72

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：838330