- 焊缝图像处理与智能缺陷识别
- - 作者：昌亚胜|责编:鲍玲
  - 出版社：武汉大学
  - ISBN：9787307242876
  - 出版日期：2024/02/01
  - 页数：191
- 售价：18

内容大纲
本书针对核电、化工、造船等重要领域的焊缝射线检测过程中所面临的实际问题和需求，以焊缝射线底片数字化图像为研究对象，解决焊缝射线检测中的缺陷自动识别问题，基于人眼视觉的图像增强问题，射线图像的数字化存储、检索问题，以及现场监督和管理问题。此外，以提高焊缝射线检测的效率为目标，针对当前焊缝射线检测行业中存在的一些实际问题和不足，提出一些新的观点和相应的解决方法。本书内容具体涵盖射线检测中焊接缺陷识别、射线图像增强、射线图像中文本字符识别、相似度评估等，适合无损检测、计算机视觉、深度学习、缺陷检测等相关专业的老师、本科生、研究生，以及广大从事数字图像处理的工程开发人员阅读参考。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  引言
  1.2  国内外研究现状
    1.2.1  焊缝缺陷识别的研究现状
    1.2.2  射线图像增强的研究现状
    1.2.3  射线图像文本信息识别的研究现状
    1.2.4  小径管焊缝射线图像重复片检测研究现状
  1.3  本书主要研究内容
第2章  基于无穷范数的焊缝缺陷探测方法的研究
  2.1  引言
  2.2  缺陷焊缝射线图像的特征分析
  2.3  基于无穷范数的图像特征提取
  2.4  射线图像特征曲线降噪滤波
  2.5  基于监督学习的焊缝射线图像缺陷探测
    2.5.1  受限玻尔兹曼机(RBM)
    2.5.2  深度信念网络
    2.5.3  前置滤波器深度信念网络
  2.6  实验验证
  2.7  焊缝图像分级系统
  2.8  本章小结
第3章  基于编码.解码模型的焊缝缺陷分割研究
  3.1  引言
  3.2  焊缝缺陷类型及特征描述
  3.3  焊缝射线图像柱面投影变换
  3.4  基于深度学习的语义分割网络架构
    3.4.1  全卷积神经网络
    3.4.2  U-net网络架构
    3.4.3  SegNet网络架构
  3.5  基于空洞卷积的焊缝射线图像语义分割网络架构
    3.5.1  WDc-SegNet编码-解码网络架构
    3.5.2  语义分割误识别结果分析
    3.5.3  条件随机场
  3.6  基于缺陷等级分类的焊缝射线图像重构
  3.7  本章小结
第4章  基于相位对称性的射线图像增强研究
  4.1  引言
  4.2  射线图像增强理论分析
    4.2.1  射线图像特征分析
    4.2.2  图像相位增强理论
    4.2.3  射线图像数据来源
  4.3  射线图像增强
    4.3.1  基于三阶B样条小波的特征增强
    4.3.2  相位对称性增强
  4.4  增强算法验证
  4.5  增强参数设定
  4.6  本章小结
第5章  射线图像中文本信息检测与识别的研究
  5.1  引言
  5.2  焊缝射线图像文本字符特征分析
  5.3  射线图像文本检测的研究

    5.3.1  文本检测的理论背景
    5.3.2  基于频域滤波的文本检测算法
    5.3.3  算法评估验证
  5.4  射线图像中文本字符识别研究
    5.4.1  文本字符图像倾斜特征分析
    5.4.2  图像倾斜校正理论与技术背景
    5.4.3  射线图像文本字符倾斜校正方法研究
    5.4.4  粘连字符分割算法的研究
    5.4.5  基于卷积神经网络的射线图像文本字符识别
  5.5  实验验证
  5.6  本章小结
第6章  焊缝射线图像相似度评估技术研究
  6.1  引言
  6.2  造假焊缝射线图像的特征分析
  6.3  基于纹理特征的焊缝射线图像重复片检测方法
    6.3.1  管道焊缝射线图像倾斜校正
    6.3.2  焊缝提取与分割
    6.3.3  焊缝纹理增强
    6.3.4  基于KL散度的图像相似度评估
  6.4  基于射线图像的缺陷检测与信息识别技术的系统开发
    6.4.1  系统设计
    6.4.2  系统实现
  6.5  本章小结
第7章  结论与展望
  7.1  研究纬论
  7.2  创新点
  7.3  研究展望
参考文献
附录A  图像评估公式卡片
附录B  算法

内容大纲

作者介绍

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