焊縫缺陷檢測(cè)是保證焊接質(zhì)量的重要環(huán)節(jié),隨著工業(yè)的高速發(fā)展和迫切需求,基于計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)的焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)問(wèn)題得到了廣泛的研究。其中,X射線檢測(cè)由于具有成像速度快,利于實(shí)時(shí)檢測(cè),成本較低等優(yōu)點(diǎn)而一直受到人們的極大關(guān)注。但是由于成像方式,以及鑄件材質(zhì)等客觀因素的影響,X射線圖像存在噪聲多、對(duì)比度低、背景亮度不均勻、焊縫邊緣模糊等問(wèn)題,這些使得利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)的準(zhǔn)確率不太理想。焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)極具挑戰(zhàn)的課題,它融合了信號(hào)處理、圖像處理與分析、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域的前沿技術(shù),具有巨大的生產(chǎn)應(yīng)用價(jià)值,目前還沒(méi)有一個(gè)比較成熟的檢測(cè)方法。本論文首先分析了國(guó)內(nèi)外焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀,指出當(dāng)前焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)所存在的困難以及相關(guān)的圖像處理與識(shí)別技術(shù)的方法,并提出了一種基于尺度乘積的圖像分割和基于稀疏自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷分類算法。該算法能在含有較多噪聲、對(duì)比度低、焊縫邊緣模糊的X射線圖像中準(zhǔn)確提取焊縫邊緣并分割出焊縫區(qū)域。針對(duì)當(dāng)前焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域普遍存在的識(shí)別準(zhǔn)確率和缺陷圖片漏檢率之間的矛盾,本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的分類和識(shí)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 圖像分割
        2.1.1 閾值分割法
        2.1.2 區(qū)域分割法
        2.1.3 邊緣分割法
        2.1.4 其他分割方法
    2.2 典型分類器
        2.2.1 支持向量機(jī)
        2.2.2 Ada Boost算法
        2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    2.3 深度學(xué)習(xí)
        2.3.1 稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 深度信念網(wǎng)
        2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于尺度乘積的焊縫區(qū)域分割算法
    3.1 焊縫缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    3.2 基于尺度乘積的X射線焊縫區(qū)域提取算法研究
        3.2.1 圖像預(yù)處理
        3.2.2 灰度曲線的最小二乘直線擬合
    3.3 多尺度分析
        3.3.1 單一尺度與多尺度
        3.3.2 不同尺度乘積
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷識(shí)別算法
    4.1 焊縫缺陷識(shí)別基礎(chǔ)
        4.1.1 常見(jiàn)焊縫缺陷的分類
        4.1.2 焊縫缺陷識(shí)別相關(guān)算法
    4.2 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷識(shí)別
        4.2.1 特征學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
        4.2.2 多網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型
        4.2.3 焊縫缺陷檢測(cè)
        4.2.4 基于焊縫區(qū)域的特征學(xué)習(xí)
        4.2.5 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可視化
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明及對(duì)比
        5.1.1 圖像分割算法對(duì)比
        5.1.2 焊縫缺陷分類算法的比較
    5.2 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 進(jìn)一步研究工作
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3676654