本文關(guān)鍵詞：基于工業(yè)CT圖像的缺陷定位和三維分割技術(shù)研究

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【摘要】：工業(yè)CT是進(jìn)行工件檢測(cè)與質(zhì)量評(píng)定的有效手段,能夠以無損的方式獲取產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)及缺陷信息。隨著CT重建及可視化技術(shù)的發(fā)展,目前不僅能對(duì)工件截面實(shí)施2D檢視,也可以實(shí)現(xiàn)3D體繪制。因而,對(duì)圖像缺陷定位和分割技術(shù)也提出了更高的要求。需要研究和實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的缺陷定位和三維圖像分割技術(shù),使技術(shù)人員能夠更加直觀地從三維角度分析和測(cè)量缺陷體。本文主要研究工業(yè)CT圖像缺陷自動(dòng)定位及三維分割技術(shù),并開發(fā)完成了相應(yīng)的CT圖像處理分析軟件,本課題的研究成果對(duì)于工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)和維修檢查具有一定的實(shí)用價(jià)值。論文的主要工作概括如下:1.針對(duì)二維CT切片圖像,結(jié)合分形理論提出了一種基于分形維數(shù)的缺陷自動(dòng)定位算法。通過計(jì)算分塊圖像分形維數(shù),設(shè)定分形維數(shù)閾值,最終完成對(duì)缺陷區(qū)域的定位。實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效、準(zhǔn)確地完成缺陷自動(dòng)定位。2.針對(duì)三維圖像切片序列,研究了一種結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和Otsu的缺陷三維分割算法,通過對(duì)切片圖像序列的逐層有效分割,準(zhǔn)確地提取三維缺陷體。對(duì)模擬固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)切片序列的分割實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。3.針對(duì)三維圖像體數(shù)據(jù),研究了一種基于改進(jìn)K均值聚類的圖像三維分割算法,結(jié)合一種初始聚類中心自動(dòng)生成算法,避免了傳統(tǒng)K均值聚類算法需要人工選擇初始聚類中心的問題。該算法充分利用三維圖像的整體信息,可獲得更加精確的缺陷體分割結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：缺陷定位 三維圖像分割 分形維數(shù) 形態(tài)學(xué) K均值聚類
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題的研究背景、目的及意義10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 缺陷定位技術(shù)12-13
• 1.2.2 三維圖像分割方法13-14
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 工業(yè)CT圖像特點(diǎn)和分割技術(shù)概述16-23
• 2.1 工業(yè)CT圖像的特點(diǎn)16-17
• 2.2 圖像分割的定義及分類17-18
• 2.3 常用圖像分割方法概述18-22
• 2.3.1 傳統(tǒng)圖像分割方法18-21
• 2.3.2 其他圖像分割方法21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于分形維數(shù)的缺陷自動(dòng)定位算法研究23-37
• 3.1 分形理論概述23-27
• 3.1.1 分形的定義23-24
• 3.1.2 分形維數(shù)24-25
• 3.1.3 Blanket方法25-27
• 3.2 基于分形維數(shù)的缺陷自動(dòng)定位算法27-33
• 3.2.1 算法步驟及流程圖27-30
• 3.2.2 算法關(guān)鍵參數(shù)30-31
• 3.2.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)31-33
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析33-36
• 3.3.1 實(shí)際模型工業(yè)CT圖像實(shí)驗(yàn)及分析33-34
• 3.3.2 實(shí)際工業(yè)DR圖像實(shí)驗(yàn)及分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 結(jié)合形態(tài)學(xué)和Otsu的缺陷三維分割算法研究37-47
• 4.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論概述37-38
• 4.2 Otsu閾值分割算法概述38-39
• 4.3 基于形態(tài)學(xué)和Otsu的缺陷分割算法39-44
• 4.3.1 算法步驟及流程圖39-43
• 4.3.2 算法關(guān)鍵參數(shù)43-44
• 4.3.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析44-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 基于改進(jìn)K均值聚類的圖像三維分割算法研究47-57
• 5.1 聚類算法概述47-48
• 5.1.1 劃分聚類算法47-48
• 5.1.2 層次聚類算法48
• 5.2 基于改進(jìn)K均值聚類的圖像三維分割算法48-53
• 5.2.1 初始聚類中心自動(dòng)生成算法49-50
• 5.2.2 算法步驟及流程圖50-52
• 5.2.3 算法關(guān)鍵參數(shù)52-53
• 5.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析53-56
• 5.4.1 改進(jìn)K均值聚類圖像分割實(shí)驗(yàn)53-55
• 5.4.2 二維三維圖像分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)55-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 論文總結(jié)57
• 6.2 存在的問題及展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果64-65
• 致謝65-66

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：629047