作為一種非侵入式的檢測(cè)工具,超聲C掃描系統(tǒng)具有操作方便、可在線測(cè)量、準(zhǔn)確度較高等特點(diǎn),在科研、鍋爐、船舶、鐵路等工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品或原材料的非破壞性檢測(cè)中應(yīng)用廣泛。利用超聲C掃描成像,可以檢測(cè)工業(yè)產(chǎn)品或材料中的缺陷,從而保證其質(zhì)量。盡管超聲C掃描設(shè)備應(yīng)用廣泛,并有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范來(lái)保證其質(zhì)量,但是在現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范中還沒(méi)有統(tǒng)一評(píng)價(jià)超聲C掃描設(shè)備的掃查軸機(jī)械性能與成像質(zhì)量的方法。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文主要研究了超聲C掃描圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法,主要工作有:1、結(jié)合K-means聚類(lèi)與改進(jìn)的Graham算法,給出了一種超聲C掃描圖像特征參數(shù)定量估計(jì)方法。該方法中使用超聲C掃描系統(tǒng)對(duì)具有標(biāo)準(zhǔn)形狀人工缺陷的鋁合金試塊進(jìn)行掃描,獲取超聲圖像數(shù)據(jù);經(jīng)過(guò)圖像濾波、圖像分割、圖像填充、邊緣提取等處理,得到超聲圖像中人工缺陷的邊緣數(shù)據(jù);然后根據(jù)改進(jìn)的Graham算法從缺陷邊緣數(shù)據(jù)中提取出凹點(diǎn)和凸點(diǎn)數(shù)據(jù),將提取到的凹點(diǎn)和凸點(diǎn)數(shù)據(jù)分別擬合圓得到待測(cè)參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效描述標(biāo)準(zhǔn)圓形人工缺陷區(qū)域特征,并根據(jù)估計(jì)出的特征參數(shù)評(píng)價(jià)超聲C掃描設(shè)備的成像質(zhì)量。2、針對(duì)超聲圖像缺陷邊緣模糊,特征參數(shù)估計(jì)存在誤差的問(wèn)題,分析了... 

【文章來(lái)源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
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
        1.2.1 超聲C掃描成像技術(shù)
        1.2.2 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
        1.2.3 數(shù)字圖像處理技術(shù)
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 基于K-means聚類(lèi)與改進(jìn)Graham算法的超聲C掃圖像特征參數(shù)定量估計(jì)方法
    2.1 概述
    2.2 標(biāo)準(zhǔn)特征參數(shù)構(gòu)建
    2.3 基于K-means聚類(lèi)算法的邊緣提取
    2.4 基于改進(jìn)Graham算法的缺陷邊緣特征點(diǎn)提取
    2.5 特征參數(shù)計(jì)算
    2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        2.6.1 超聲C掃描數(shù)據(jù)的采集
        2.6.2 邊緣提取結(jié)果與分析
        2.6.3 缺陷邊緣上凸凹點(diǎn)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        2.6.4 特征參數(shù)估計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.7 本章小結(jié)
第三章 超聲C掃描成像質(zhì)量的影響因素研究
    3.1 超聲C掃圖像質(zhì)量影響因素分析研究
        3.1.1 超聲場(chǎng)結(jié)構(gòu)與聲束寬度
        3.1.2 超聲C掃描成像數(shù)學(xué)模型
    3.2 基于過(guò)渡區(qū)域分割的缺陷參數(shù)修正方法研究
        3.2.1 基于局部熵的過(guò)渡區(qū)域提取
        3.2.2 基于局部方差的過(guò)渡區(qū)域提取
        3.2.3 融合局部熵與局部方差的過(guò)渡區(qū)域提取
        3.2.4 過(guò)渡區(qū)域閾值分割
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 缺陷測(cè)量過(guò)程
        3.3.2 缺陷測(cè)量結(jié)果及分析
        3.3.3 缺陷參數(shù)修正實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 超聲C掃描設(shè)備定量評(píng)估軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 軟件設(shè)計(jì)目的及流程
    4.2 軟件實(shí)現(xiàn)及功能介紹
    4.3 軟件測(cè)試
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
作者及導(dǎo)師簡(jiǎn)介
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于統(tǒng)計(jì)和譜圖的圖像閾值分割方法研究[D]. 李佐勇.南京理工大學(xué) 2010
[2]聚類(lèi)分析中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 楊小兵.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)算法研究[D]. 蔣東升.電子科技大學(xué) 2012
[2]基于視頻圖像序列處理的火焰?zhèn)蓽y(cè)[D]. 李奔.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[3]水浸超聲探頭頻率、聲場(chǎng)特性的分析及測(cè)定研究[D]. 竺科儀.浙江大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3174134