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第1章　绪论1

1.1　焊接的应用与焊接缺陷的危害1

目录1

1.2　焊接缺陷的检测4

1.3　射线检测技术的发展10

1.3.1 常规射线照相检测技术发展情况11

1.3.2　射线实时检测技术发展情况12

1.3.3 射线检测未来重点发展的方向14

1.4　射线检测焊接缺陷的图像处理和识别研究15

2.1　射线检测技术的基本理论23

2.1.1 射线分类和射线衰减规律23

第2章　X射线检测缺陷原理和图像获取及处理系统23

2.1.2　射线检测图像及其特性26

2.1.3　射线照相图像质量及缺陷的检出29

2.1.4　射线实时成像图像及其特点35

2.2　射线检测图像的获取及系统组成36

2.2.1 射线照相法及图像处理系统36

2.2.2　参数选择38

2.3　图像及缺陷尺寸的定量39

第3章　X射线检测焊缝图像的预处理41

3.1　射线检测图像的去噪41

3.1.1 图像噪声分析41

3.1.2 图像去噪方法44

3.2.1　概述和分类61

3.2　射线检测焊缝图像的增强61

3.2.2　空域变换增强62

3.2.3　模糊增强68

3.3　焊缝背景的去除71

3.3.1　焊缝X射线探伤图像的基本特征72

3.3.2　焊缝图像列灰度分布特征分析74

3.3.3　噪声对列灰度曲线的影响及其解决措施74

3.3.4　模糊增强与边缘位置的关系75

3.3.5　焊缝边缘的确定及焊缝的提取76

3.3.6　焊缝的提取分析78

3.4　去除焊缝背景后的基于局部直方图均衡增强处理80

4.1　射线检测焊接图像列灰度曲线波形分析及分类84

第4章　射线检测焊接缺陷的提取84

4.1.1 波形的差分因子定义和计算85

4.1.2　波形结构形状的分析86

4.1.3　波形的模糊处理和分类93

4.1.4　小波在列灰度波形分析中的应用95

4.2　基于边缘检测的缺陷分割103

4.2.1　基于微分算子的边缘检测105

4.2.2　Marr算子的边缘检测111

4.2.3　射线检测焊缝图像的分类边缘检测112

4.3　基于区域的焊缝缺陷分割118

4.3.1　灰度阈值分割法119

4.3.2　基于类间方差法和矩保持法平均的阈值选取方法131

4.4　基于区域和边缘的焊缝缺陷分割132

4.5　基于数字减影处理的焊缝缺陷提取134

4.5.1　数字减影的基本原理134

4.5.2　减影前X射线检测图像的预处理135

4.5.3　理想焊缝的模拟137

4.5.4　基于数字减影处理的焊缝缺陷提取139

4.5.5　实验结果与讨论139

第5章　焊缝缺陷分类及特征提取142

5.1　焊缝内常见缺陷分类和分级142

5.1.1 常见焊缝缺陷的分类142

5.1.2　焊缝缺陷的分级143

5.2　缺陷的影像特征分析147

5.3　特征提取与选择方法基础152

5.3.1　特征特点153

5.3.2　特征判断的依据154

5.4　用于缺陷识别的特征选择156

第6章　缺陷特征表达、描述及其测量计算方法161

6.1　缺陷特征的表达和描述方法161

6.2　非裂纹缺陷轮廓跟踪和区域填充162

6.2.1 非裂纹缺陷分割后的边界跟踪163

6.2.2　非裂纹缺陷区域的标记和填充165

6.3　裂纹缺陷跟踪和标记——基于概率松弛法的裂纹缺陷提取171

6.3.1　裂纹缺陷分割后的边界跟踪171

6.3.2　裂纹缺陷的跟踪标记后的生长合并173

6.3.3　基于概率松弛法的裂纹缺陷提取174

6.4　各种参数的定量计算方法181

6.4.1　特征参数测量和计算181

6.4.2　特征测量误差184

第7章　缺陷识别方法及专家系统建立187

7.1　模式识别概述和分类187

7.2　模式识别系统189

7.3　统计模式识别方法190

7.3.1　贝叶斯决策方法191

7.3.2　决策树方法195

7.4　基于模糊神经网络（FNN）的焊缝缺陷分类方法199

7.4.1　模糊神经网络202

7.4.2　模糊神经网络结构203

7.4.3　神经网络算法207

7.4.4　网络的训练与识别208

7.5　基于支持向量机的焊缝缺陷识别方法217

7.5.1　SVM在处理样本数目不对称时对分类的影响218

7.5.2　加权SVM算法222

7.5.3　基于加权SVM算法的焊缝图像中缺陷分类实验和讨论224

7.6　射线检测焊接图像缺陷识别专家系统226

7.6.1　模糊神经网络识别专家系统的基本结构模型227

7.6.2　模糊神经网络焊缝缺陷识别专家系统的识别策略228

7.6.3　神经网络焊缝缺陷识别专家系统的知识表示、获取与推理229

参考文献231