2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、鋁合金材料是金屬材料中使用量較大的一種材料,隨著材料工程的迅猛發(fā)展,對(duì)金屬材料的要求越來越高,需求量也越來越大。但是,因材料缺陷問題引發(fā)的重特大事故屢屢發(fā)生,給我們帶來了巨大損失,同時(shí)也嚴(yán)重威脅著人民群眾的生命安全。金相分析是對(duì)金屬進(jìn)行研究和性能測(cè)試的重要手段,利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)可以對(duì)金相缺陷進(jìn)行識(shí)別和分類,避免了人工分析的效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、重現(xiàn)性差等缺點(diǎn)。
  本文以鑄造鋁合金金相圖像為研究對(duì)象,搭配一系列的數(shù)字圖像處理技

2、術(shù)對(duì)金相圖像進(jìn)行特征提取和分類。為了提高金相分析的精度和計(jì)算速度,針對(duì)鑄造鋁合金缺陷圖像的特點(diǎn),研究和改進(jìn)了相關(guān)圖像處理方法,實(shí)現(xiàn)了缺陷圖像的正確分類。
  本文的主要研究內(nèi)容如下。
  (1)通過各向異性擴(kuò)散濾波技術(shù)對(duì)采集來的金相圖像進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲并保留特征邊界,在對(duì)原圖進(jìn)行增強(qiáng)的同時(shí)對(duì)亮度不均勻現(xiàn)象進(jìn)行了校正,為分割提供良好的圖像依據(jù)。
  (2)提出一種改進(jìn)的圖像分割算法對(duì)缺陷圖像進(jìn)行分割,在基于一維Ots

3、u分割方法中引入Renyi熵分割法,使分割的目標(biāo)函數(shù)不僅在類間方差達(dá)到最大,而且使圖像的Renyi熵達(dá)到最大,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)比較,證明了改進(jìn)的Otsu分割效果的有效性。
  (3)對(duì)分割后的圖像進(jìn)行特征參數(shù)提取,將分形理論運(yùn)用到金相缺陷圖像的特征量提取中。主要采用了分形理論中廣泛使用盒維數(shù)描述缺陷特征,首先對(duì)分割后的圖像進(jìn)行二次提取,然后提取出面積、緊湊度、不規(guī)則度、不變矩和分維等參數(shù),作為圖像識(shí)別和分類的數(shù)據(jù)。
  (4)對(duì)提取

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論