基于3D-ICT的固体火箭发动机缺陷定位与特征提取技术

摘要

高精度工业CT是检测缺陷图像的重要技术，本论文主要研究利用工业cT获取的固体火箭发动机数据来对其缺陷进行自动定位、分割和特征提取的技术，此项技术的研究成果对于固体火箭发动机的使用、安装、维修、寿命延长和成本降低等是非常必要的。 对缺陷进行定位，相应的减少了时间开销，甚至在某些情况下只需要对缺陷进行定位。本文研究了缺陷的快速定位方法一结合形态学的分形定位，利用缺陷与背景之间分形维的不同对缺陷进行分析，并对三维体数据进行定位。 在缺陷自动识别方法中，分割算法是基础。本文主要研究了分水岭分割算法。通过动态合并准则抑制过分割，并采用此方法分别对气孔和裂纹缺陷进行分割实验，得到了较好的分割效果。最后对三维体数据进行了扩展分析。 特征提取是模式识别中的一个关键问题。本文在确定用于缺陷识别的特征参数以及主要参数的定量计算方法的基础上，根据这些参数来识别焊缝缺陷。

目录

文摘

英文文摘

声明

1.绪论

1.1固体火箭发动机无损检测

1.1.1发动机检测的重要性及手段

1.1.2基于ICT的无损检测原理

1.2课题的研究目的和意义

1.3相关技术的国内外研究动态

1.3.1图像快速定位技术

1.3.2分割和特征提取技术

1.4本文的创新点

1.5论文的结构安排

2.缺陷快速定位技术

2.1分形理论基础

2.1.1分形的定义

2.1.2分形维数

2.1.3计盒维数

2.2数学形态学

2.2.1基本概念

2.2.2形态学在图像处理中的应用

2.3结合数学形态学的分形定位技术

2.3.1方法描述

2.3.2实验步骤

2.3.3流程图

2.3.4实验结果

2.4三维体缺陷的分形维定位方法

3.分水岭分割技术

3.1图像分割概述

3.1.1图像分割的定义

3.1.2图像分割的分类

3.2分水岭分割算法

3.2.1理论基础

3.2.2过分割问题

3.3动态合并准则对过分割的抑制

3.3.1动态合并准则的定义

3.3.2动态合并准则对过分割的抑制作用

3.3.3具体步骤

3.4二维分割结果及噪声分析

3.5三维分割

3.5.1三维分割方法

3.5.2三维分水岭分割方法

4.缺陷特征提取

4.1概述

4.1.1特征提取的定义

4.1.2传统的特征提取方法

4.1.3缺陷识别的特征选择

4.2缺陷的分类及质量分级

4.2.1常见焊缝缺陷分类

4.2.2焊缝质量分级

4.3基于边界跟踪的定量计算方法

4.3.1边界跟踪

4.3.2参数的定量计算

4.4实验结果及流程图

5.结论

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢