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文檔簡(jiǎn)介
1、在工程實(shí)踐中,復(fù)雜產(chǎn)品的可靠性與其內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀態(tài)緊密相關(guān),尤其對(duì)于航空、航天、軍事等領(lǐng)域的產(chǎn)品,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀態(tài)的正確與否決定了整個(gè)產(chǎn)品系統(tǒng)的成敗,因此,需要對(duì)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。由于復(fù)雜構(gòu)件內(nèi)部結(jié)構(gòu)互相重疊、交錯(cuò),給準(zhǔn)確、快速檢測(cè)造成了很大的困難。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了復(fù)雜構(gòu)件內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀態(tài)的有效特征提取方法,為快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)復(fù)雜產(chǎn)品奠定了基礎(chǔ)。
首先,本文針對(duì)復(fù)雜構(gòu)件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,采用X射線數(shù)字成像系統(tǒng)采集被檢測(cè)產(chǎn)品的
2、序列圖像,并分析X射線序列圖像的特征。
其次,本文在總結(jié)傳統(tǒng)圖像預(yù)處理方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)X射線圖像的特點(diǎn),討論不同小波函數(shù)去除圖像噪聲的方法;對(duì)于背景的干擾,采用改進(jìn)的FCM和二維直方圖相結(jié)合的方法分割圖像,并將此方法與灰度變換相結(jié)合,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析證明,該方法在有效抑制噪聲的前提下,較為準(zhǔn)確地將目標(biāo)圖像從背影中分割出來(lái)。
最后,本文在概括介紹常用的特征提取技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對(duì)構(gòu)件內(nèi)部結(jié)構(gòu)互相重疊、交錯(cuò)等特征,提出了KP
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