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埋弧焊X射线焊缝图像缺陷检测算法研究

  • 定价: ¥90
  • ISBN:9787030613806
  • 开 本:16开 平装
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  • 折扣:
  • 出版社:科学
  • 页数:174页
  • 作者:高炜欣
  • 立即节省:
  • 2019-06-01 第1版
  • 2019-06-01 第1次印刷
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导语

  

内容提要

  

    本书是有关x射线焊缝图像缺陷检测和识别算法方面的专著。书中分析x射线焊缝图像的特点,通过实验对比给出适合于x射线焊缝图像的增强及分割方法。在此基础上,本书提出疑似缺陷区域(suspected defect region, SDR)的概念,并以SDR为对象,对热点研究算法——神经网络、支持向量机和深度学习等在x射线焊缝图像缺陷识别中的应用进行重点研究。书中所涉及的算例图像超过500张,所有图像均采集自螺旋埋弧焊钢管生产现场。本书内容注重实际应用,兼顾理论,通过大量实验对各种智能算法的识别效果进行验证,书中介绍的算法均进行了混淆矩阵实验。
    本书可作为自动化控制、无损检测、机械电子工程等相关专业的教师、科研人员、研究生和高年级本科生的参考书,也可供从事射线检测相关工作的工程技术人员阅读。

目录

前言
第1章  绪论
  1.1  焊缝缺陷检测的概念
  1.2  射线检测特点
  1.3  射线检测技术的分类及发展
  1.4  射线焊接缺陷检测技术的发展
  1.5  本章小结
第2章  焊缝缺陷射线检测原理及缺陷分类
  2.1  X射线检测的原理
  2.2  射线实时成像
  2.3  常见的焊缝缺陷分类和分级
  2.4  典型缺陷特征
  2.5  缺陷特征分析
  2.6  本章小结
第3章  X射线焊缝图像预处理
  3.1  图像滤波
  3.2  图像增强
  3.3  图像分割
  3.4  边缘检测
  3.5  ROI提取
  3.6  本章小结
第4章  疑似缺陷分割
  4.1  形态学膨胀及腐蚀
  4.2  传统缺陷分割
  4.3  基于聚类的缺陷分割
  4.4  基于Hopfield神经网络的缺陷分割
  4.5  缺陷模型
  4.6  本章小结
第5章  基于SVM及PCA的缺陷识别
  5.1  SVM原理及算法
  5.2  特征参数的预处理
  5.3  焊缝缺陷和图像噪声的二类识别
  5.4  焊缝缺陷和图像噪声的多类识别
  5.5  基于模型参数优化的缺陷识别
  5.6  基于GA-SVM的焊缝缺陷识别
  5.7  基于LS-SVM的焊缝缺陷识别
  5.8  本章小结
第6章  基于模糊模式识别的焊缝图像缺陷检测
  6.1  缺陷图像分析焊缝图像降维
  6.2  模糊C均值聚类算法
  6.3  FVM结合SVM的缺陷分类
  6.4  并行计算的引入
  6.5  缺陷分类模型构建
  6.6  本章小结
第7章  基于稀疏描述的缺陷识别
  7.1  问题描述
  7.2  稀疏描述原理
  7.3  求解算法
  7.4  稀疏描述识别实验
  7.5  字典学习
  7.6  本章小结
第8章  基于神经网络的焊缝缺陷识别
  8.1  BP神经网络
  8.2  BP神经网络焊缝缺陷建模及识别
  8.3  BP神经网络实验
  8.4  本章小结
第9章  基于PCA技术的线形缺陷和圆形缺陷分类算法
  9.1  缺陷分析
  9.2  缺陷的数学描述
  9.3  基于PCA的缺陷分类算法实现
  9.4  基于LE降维的焊缝缺陷类型识别
  9.5  本章小结
第10章  基于卷积神经网络的缺陷识别
  lO.1  深度学习
  10.2  卷积神经网络的基本概念
  10.3  卷积神经网络的特性
  10.4  卷积神经网络中的相关运算
  10.5  激活函数的选择
  10.6  分类算法的选择
  10.7  基于卷积神经网络的x射线缺陷识别
  lO.8  本章小结
参考文献