固体火箭发动机X射线探伤胶片缺陷识别技术研究
【摘要】:固体火箭发动机的缺陷检测长期以来都由工作人员从X射线探伤胶片上人工读取识别,不仅自动化程度较低而且由于受到工作人员主观因素的影响,容易出现错误。本论文在以下三个方面着手改进这种情况:
(1) 利用小波变换对探伤胶片图像中缺陷实施边缘提取,突出显示出一些原本不明显的缺陷。在该部分,本文将详细论述小波变换进行边缘提取的原因和方法,并且将其结果与传统方法进行比较。
(2) 总结计算某区域的各种灰度特征,最后通过人工神经网络中的BP网来实现判断缺陷是否存在。在该部分,本文将着重论述所选取的灰度特征参数的依据和计算方法,最终给出缺陷判断结果。
(3) 利用各种数字图像处理技术作为辅助手段,帮助工作人员判断缺陷。在该部分,本文将大概介绍固体火箭发动机缺陷检测原型系统REDRS,其中有许多利用数字图像处理技术来提高X射线探伤胶片图像易读性的方法,本文将介绍其原理和展示实现效果。
最后给出对本文研究进一步改进的一些设想。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:V463
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范训礼,戴航,张新家,戴冠中;神经网络在岩性识别中的应用[J];测井技术;1999年01期 |
2 |
江早,刘晋军,王冬,刘积仁;一种可交互删改的二值图像快速连通体标识方法[J];东北大学学报;1998年03期 |
3 |
杨亚军,张红林,李言俊,胡战虎;基于小波算子的图像边缘检测[J];弹箭与制导学报;1998年04期 |
4 |
张宏群,张雪,肖旺新;小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法[J];红外与激光工程;2003年01期 |
5 |
董卫军,周明全,黎晓,耿国华;基于小波分析的边缘检测技术研究[J];计算机工程与应用;2004年25期 |
6 |
崔伟东;周志华;李星;;神经网络VC维计算研究[J];计算机科学;2000年07期 |
7 |
邱钊,朱庆生,卢霞,伍星;基于边缘信息的工业CT图像分割法[J];计算机工程;2004年08期 |
8 |
朱宏擎,经致远,林良明,颜国正;基于小波变换的边缘提取及特性分析[J];武汉交通科技大学学报;1998年06期 |
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