【摘要】：炮管是火炮的重要組成部分,該部分的質(zhì)量直接關(guān)系到軍事作戰(zhàn)中瞄準(zhǔn)的精確度、炮彈的飛行速度、火炮的使用壽命以及操作人員的人身安全。因此,對(duì)火炮炮管內(nèi)膛的檢測(cè)是十分重要的,且越來越受到人們的重視。目前,內(nèi)膛表面疵病的檢測(cè)主要面臨采樣難、對(duì)缺陷圖像識(shí)別速度慢等問題。針對(duì)這些問題,本文以圖像處理為背景,結(jié)合模式識(shí)別技術(shù)對(duì)火炮炮管內(nèi)膛的疵病檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。與傳統(tǒng)的缺陷檢測(cè)相比較,摒棄了人工檢測(cè)的方法,在節(jié)省了人力物力的同時(shí)使得采樣過程更為智能、檢測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)。圖像處理部分,利用小波變換、灰度直方圖、閾值法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,在窮舉法的基礎(chǔ)上加入分支限界算法完成了對(duì)圖像的特征選擇,并通過對(duì)決策樹分類器的設(shè)計(jì)完成了對(duì)圖像的特征提取。在模式識(shí)別部分,通過比較幾種常見的模式識(shí)別方法,考慮到炮管內(nèi)膛表面疵病數(shù)據(jù)類型較多,故采用識(shí)別效率較高,識(shí)別內(nèi)容清晰的決策理論法進(jìn)行模式識(shí)別。利用決策理論法對(duì)缺陷進(jìn)行分類,根據(jù)缺陷的特點(diǎn),采用面積與短徑長(zhǎng)徑比為參數(shù)進(jìn)行識(shí)別,通過對(duì)閾值的提取,將圖像中被檢測(cè)物體覆蓋區(qū)域像素提取出來,與圖像總像素做比值,通過實(shí)際圖像總面積,準(zhǔn)確的計(jì)算出被測(cè)物體的缺陷面積,從而完成對(duì)炮管內(nèi)膛表面疵病檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。針對(duì)炮管內(nèi)膛表面疵病為研究主體,結(jié)合模式識(shí)別技術(shù)和圖像處理技術(shù)完成了對(duì)炮管內(nèi)膛表面疵病檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)通過軟硬件相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)炮管內(nèi)膛表面上的劃痕、擦傷、銹斑和腐蝕等疵病的精確識(shí)別,達(dá)到了預(yù)期的研究目的。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E924;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2694294