【摘 要】
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随着近代科学技术,特别是信息科学、材料科学、微电子技术和计算机技术的迅速发展,检测技术所涵盖的内容更加深刻、更加广泛。现代人类的社会生产、生活、经济交往和科学研究
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随着近代科学技术,特别是信息科学、材料科学、微电子技术和计算机技术的迅速发展,检测技术所涵盖的内容更加深刻、更加广泛。现代人类的社会生产、生活、经济交往和科学研究都与检测技术息息相关。各个科学领域,特别是生物、海洋、航天、气象、地质、通信、控制、机械、交通和电子等,都离不开检测技术,检测技术在这些领域中也起着越来越重要的作用。因此,检测技术已成为人类社会进步的一个重要基础技术,是各学科高级工程技术人员必须掌握的重要的基础技术。 本文主要利用图像处理、模式识别等技术,进行了缺陷自动检测试验系统的关键技术开发、缺陷图像实时采集处理、图象预处理、特征提取、缺陷的分类等方面的研究。其目的在于促进缺陷检测系统高效、智能化技术的发展。本论文主要工作如下: 1、概述了国内外关于自动检测技术现状,分析了数字图像采集和处理技术现状和趋势,采用了基于TI DSP的数字图像采集和处理系统。 2、根据缺陷图像的特点,采用了图像线性增强、直方图均衡化方法来增强对比度。研究了均值滤波、SUSAN滤波、高斯滤波和中值滤波技术,对缺陷图像进行了平滑去噪处理,最后选用快速中值滤波并取得了良好的效果,为下一步图像分割打好了基础。在对图像预处理的基础上,从经典的边缘提取方法入手,研究了Marr-Hildreth和Canny两种改进的边缘检测方法,其中Canny方法效果最好。研究了几种图像阈值分割算法,OSTU、过渡区、最大熵和熵关联的算法,其中过渡区和熵关联的分割算法取得了良好的分割效果。 3、研究用BP神经网络进行缺陷的分类。在分割的基础上提取了不变矩作为缺陷的特征并对矩特征归一化;最后把提取的矩特征输入BP神经网络进行训练和分类。 本文采用VC对算法进行了缺陷分类的仿真试验,结果表明本文采用的方法是有效可行的。论文还对算法的实时性进行了讨论,表明本文预处理方法实时是可行的,但病害分类方法的实时性有待进一步研究。
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