本文關鍵詞：基于灰度共生矩陣的沖擊斷口形貌分析

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【摘要】：金屬材料在工程實際中有著廣泛的應用,在選擇材料作為設備構件前,要考慮很多因素。在低溫環(huán)境服役的情況下,金屬材料的韌脆轉變溫度更是不可忽略的要素之一。測定韌脆轉變溫度的方法有很多種,由于斷口形貌準則法操作簡便,影響因素較少,是應用最為廣泛的方法,此方法的關鍵在于如何準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,測量結果精度不高,效率低,已不能滿足工業(yè)生產的要求。隨著科技的發(fā)展,人們開始利用計算機和圖像處理技術相結合的方法,來測定纖維斷面率。目前采用的是以圖像單個像素灰度為特征分析沖擊斷口,利用閾值分割法實現(xiàn)斷口圖像的劃分,但是此方法對圖像的單個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合其灰度特征,設計開發(fā)了一套沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)。系統(tǒng)包括三個主要模塊:沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設計、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進行了仿真實驗,分析灰度共生矩陣的關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。一幅清晰高質量的沖擊斷口圖像可以有效提高圖像分割的精度,為此設計了圖像采集系統(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上對實驗圖像選取不同的像素對距離,圖像灰度級和窗口大小構建灰度共生矩陣,觀察分析對能量,對比度,相關性,熵的影響,對沖擊試樣斷口圖像構建灰度共生矩陣時選取參數(shù)的取值有著重要的參考意義。在此基礎上,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像素代表的特征歸類,達到?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行了介紹,并對實驗結果進行分析和總結,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的方向。
【關鍵詞】：灰度共生矩陣 沖擊斷口 纖維斷面率 特征聚類
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 國內外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 課題主要研究內容15-16
• 1.4 本章小結16-18
• 第二章 沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)架構18-24
• 2.1 系統(tǒng)整體設計方案18-19
• 2.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境19-20
• 2.2.1 程序編程平臺及開發(fā)語言19
• 2.2.2 基于Excel數(shù)據(jù)表格的報表輸出19
• 2.2.3 基于Matlab的實驗數(shù)據(jù)分析19-20
• 2.3 沖擊斷口形貌測定系統(tǒng)關鍵技術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23-24
• 第三章 沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設計24-32
• 3.1 沖擊斷口圖像采集系統(tǒng)設計方案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)設計25-27
• 3.2.2 相機二次開發(fā)27-28
• 3.3 沖擊斷口圖像采集平臺設計28-30
• 3.3.1 XY向平臺與旋轉圓臺28-29
• 3.3.2 Z向調焦系統(tǒng)29-30
• 3.4 沖擊斷口圖像標尺30-31
• 3.5 本章小結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的影響實驗41-43
• 4.3.2 窗口大小的影響實驗43-45
• 4.3.3 灰度級G的影響實驗45-47
• 4.3.4 實驗結果與分析47-49
• 4.4 本章小結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 實驗結果與分析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)主要功能及實現(xiàn)57-59
• 5.3.2 試驗分析與報表輸出59-62
• 5.4 本章小結62-64
• 第六章 總結與展望64-66
• 6.1 總結64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻66-70
• 致謝70-72
• 附錄72

【參考文獻】

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本文編號：838330