由于生產(chǎn)過(guò)程中多種因素造成金剛石鋸片表面產(chǎn)生裂紋,而裂紋極有可能引起鋸片疲勞斷裂,造成嚴(yán)重后果。因此及時(shí)對(duì)成品鋸片裂紋進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于金剛石表面圖像較為復(fù)雜,拍攝過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生混合噪聲以及光照不均,以及正負(fù)樣本分布不平衡等問(wèn)題。本文將重點(diǎn)探討樣本不平衡問(wèn)題對(duì)分類器預(yù)測(cè)結(jié)果的影響以及解決方法。針對(duì)噪聲干擾與背景復(fù)雜帶來(lái)的圖像質(zhì)量不佳以及目標(biāo)難以分割問(wèn)題,本文分析各種主流去噪算法與圖像分割算法以及它們的混合算法,并分別進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析其在鋸片圖像上的處理效果。最后采用了去噪效果相對(duì)良好且能較好保留裂紋部分的雙邊濾波,以及分割效果較為良好的開(kāi)閉運(yùn)算后二值圖像的Canny邊緣檢測(cè)。經(jīng)過(guò)分析,本文采取了既對(duì)光照變化不敏感,又能從各個(gè)方向進(jìn)行紋理提取的Gabor變換,并采用DCT壓縮以及相對(duì)靈活的DPA提取法進(jìn)行DCT系數(shù)提取。針對(duì)每個(gè)方向的Gabor圖像對(duì)分類器貢獻(xiàn)不同進(jìn)行創(chuàng)新,設(shè)計(jì)出自適應(yīng)特征權(quán)值法,提高了分類精度。針對(duì)金剛石鋸片圖像數(shù)據(jù)集呈現(xiàn)出的樣本不平衡性,造成SVM分類器分類效果差的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)分析其樣本分布特點(diǎn)以及不同比例的影響程度。本文分析了幾種典型的基... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

合格鋸片樣本圖

哈爾濱理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文走向，有彎曲的、直線的。其寬度大小也不固定，大約在 0.1~2mm大裂紋（1mm 以上），其灰度值與背景存在一定差距，采用灰度容易。但是裂紋大多低于這一尺度，其中裂紋灰度值與背景差異使是肉眼也難分辨。主要原因還是刀頭部分的金剛砂凸起的紋理容易與裂紋混淆；如圖（b）所示，剛性斷裂主要是刀頭部分邊角所致，留下了一小部分缺口；圖（c）為基體劃痕，劃痕中大多數(shù)主要附于表面，對(duì)鋸片的基體并沒(méi)有產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性破壞，對(duì)其使用影響，故可忽略不計(jì)，但是對(duì)于劃痕較為嚴(yán)重的，可以將其定為即不合格樣本。

圖 2-5 噪聲圖像Fig.2-5 Noise image中值濾波、NLM 濾波與雙邊濾點(diǎn)，針對(duì)椒鹽噪聲的去噪效果比邊濾波是利用椒鹽噪聲中心點(diǎn)的聲點(diǎn)與中心點(diǎn)相似性來(lái)區(qū)分噪聲區(qū)分噪聲點(diǎn)與正常點(diǎn)。在不知道去噪效果好壞。本文實(shí)驗(yàn)對(duì)比了法去噪后對(duì)比。（b） （c） 圖 2-6 幾種去噪算法效果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于圖像的瀝青路面裂縫的自動(dòng)識(shí)別算法研究[D]. 朱亮.重慶交通大學(xué) 2016
[2]金剛石小鋸片基體裂紋成因分析及消除措施研究[D]. 鄒娟.燕山大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3426037