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焊縫圖像處理與智能缺陷識別

  • 作者：昌亞勝|責編:鮑玲
  • 出版社：武漢大學
  • ISBN：9787307242876
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：191
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對核電、化工、造船等重要領域的焊縫射線檢測過程中所面臨的實際問題和需求，以焊縫射線底片數字化圖像為研究對象，解決焊縫射線檢測中的缺陷自動識別問題，基於人眼視覺的圖像增強問題，射線圖像的數字化存儲、檢索問題，以及現場監督和管理問題。此外，以提高焊縫射線檢測的效率為目標，針對當前焊縫射線檢測行業中存在的一些實際問題和不足，提出一些新的觀點和相應的解決方法。本書內容具體涵蓋射線檢測中焊接缺陷識別、射線圖像增強、射線圖像中文本字元識別、相似度評估等，適合無損檢測、電腦視覺、深度學習、缺陷檢測等相關專業的老師、本科生、研究生，以及廣大從事數字圖像處理的工程開發人員閱讀參考。
作者介紹
昌亞勝|責編:鮑玲
目錄
第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  焊縫缺陷識別的研究現狀
    1.2.2  射線圖像增強的研究現狀
    1.2.3  射線圖像文本信息識別的研究現狀
    1.2.4  小徑管焊縫射線圖像重複片檢測研究現狀
  1.3  本書主要研究內容
第2章  基於無窮范數的焊縫缺陷探測方法的研究
  2.1  引言
  2.2  缺陷焊縫射線圖像的特徵分析
  2.3  基於無窮范數的圖像特徵提取
  2.4  射線圖像特徵曲線降噪濾波
  2.5  基於監督學習的焊縫射線圖像缺陷探測
    2.5.1  受限玻爾茲曼機(RBM)
    2.5.2  深度信念網路
    2.5.3  前置濾波器深度信念網路
  2.6  實驗驗證
  2.7  焊縫圖像分級系統
  2.8  本章小結
第3章  基於編碼.解碼模型的焊縫缺陷分割研究
  3.1  引言
  3.2  焊縫缺陷類型及特徵描述
  3.3  焊縫射線圖像柱面投影變換
  3.4  基於深度學習的語義分割網路架構
    3.4.1  全卷積神經網路
    3.4.2  U-net網路架構
    3.4.3  SegNet網路架構
  3.5  基於空洞卷積的焊縫射線圖像語義分割網路架構
    3.5.1  WDc-SegNet編碼-解碼網路架構
    3.5.2  語義分割誤識別結果分析
    3.5.3  條件隨機場
  3.6  基於缺陷等級分類的焊縫射線圖像重構
  3.7  本章小結
第4章  基於相位對稱性的射線圖像增強研究
  4.1  引言
  4.2  射線圖像增強理論分析
    4.2.1  射線圖像特徵分析
    4.2.2  圖像相位增強理論
    4.2.3  射線圖像數據來源
  4.3  射線圖像增強
    4.3.1  基於三階B樣條小波的特徵增強
    4.3.2  相位對稱性增強
  4.4  增強演算法驗證
  4.5  增強參數設定
  4.6  本章小結
第5章  射線圖像中文本信息檢測與識別的研究
  5.1  引言
  5.2  焊縫射線圖像文本字元特徵分析
  5.3  射線圖像文本檢測的研究

    5.3.1  文本檢測的理論背景
    5.3.2  基於頻域濾波的文本檢測演算法
    5.3.3  演算法評估驗證
  5.4  射線圖像中文本字元識別研究
    5.4.1  文本字元圖像傾斜特徵分析
    5.4.2  圖像傾斜校正理論與技術背景
    5.4.3  射線圖像文本字元傾斜校正方法研究
    5.4.4  粘連字元分割演算法的研究
    5.4.5  基於卷積神經網路的射線圖像文本字元識別
  5.5  實驗驗證
  5.6  本章小結
第6章  焊縫射線圖像相似度評估技術研究
  6.1  引言
  6.2  造假焊縫射線圖像的特徵分析
  6.3  基於紋理特徵的焊縫射線圖像重複片檢測方法
    6.3.1  管道焊縫射線圖像傾斜校正
    6.3.2  焊縫提取與分割
    6.3.3  焊縫紋理增強
    6.3.4  基於KL散度的圖像相似度評估
  6.4  基於射線圖像的缺陷檢測與信息識別技術的系統開發
    6.4.1  系統設計
    6.4.2  系統實現
  6.5  本章小結
第7章  結論與展望
  7.1  研究緯論
  7.2  創新點
  7.3  研究展望
參考文獻
附錄A  圖像評估公式卡片
附錄B  演算法

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