变分贝叶斯分解算法在红外无损检测中的应用研究
发布时间：2021-01-27 14:33
涡流脉冲热成像技术（ECPT）现已被广泛应用于导体材料的缺陷检测和评估,比如风机叶片,铁轨,碳纤维复合材料等。国内外研究者提出了多类红外热成像缺陷特征提取算法（包括:主成分分析算法、脉冲相位法、热图像重构法、独立成分分析等）,提高缺陷检测的精度。然而,上述算法未完全消除背景和噪声信息的干扰,缺陷特征提取的精度和准确率需要提升。针对上述问题,本文主要研究内容包括:1)通过分析含有缺陷的试件的温度变化规律,发现其在物理层面的独立性和特异性,提出不同热模式特征的线性混合模型。针对缺陷特征在物理层面展现空间稀疏特性,提出了稀疏线性混合模型。此模型与变分贝叶斯矩阵分解模型相吻合,变分贝叶斯模型能实现参数的自动更新,并用于缺陷特征的提取。2)在上述模型基础上,由于检测对象和缺陷类型的多样性,稀疏控制的自适应性需要深入研究,变分贝叶斯矩阵分解无法适应所有类型缺陷,因此,提出了自适应变分贝叶斯矩阵分解算法,此算法能够通过迭代的方式优化块状区域稀疏程度的自适应控制,并且可以解决过稀疏和欠稀疏分解问题,提高缺陷的检测精度,降低背景信息（包括:边缘信息,线圈信息等）和噪声信息对缺陷特征提取的干扰。在该算法中...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 缺陷特征提取算法的国内外研究现状
1.3 本文主要贡献和创新
1.4 本论文的结构安排
第二章 缺陷特征的混合模型
2.1 感应热传导分析
2.2 试件的热模式和稀疏特性分析
2.3 稀疏模型的建立
2.4 本章小结
第三章 变分贝叶斯的矩阵分解算法
3.1 矩阵分解的基本理论分析
3.2 参数的先验分布
3.3 变分贝叶斯估计（VB）算法
3.4 矩阵U和矩阵V的估计
3.5 参数γ的估计
3.6 矩阵S的估计
3.7 参数α的估计
3.8 参数β的估计
3.9 本章小结
第四章 自适应变分贝叶斯的矩阵分解算法
4.1 基本理论分析
4.2 变分贝叶斯估计（VB）算法
4.3 矩阵U和矩阵V的估计
4.4 参数γ的估计
4.5 矩阵S的估计
4.6 参数α的估计
4.7 参数β的估计
4.8 参数λ的估计
4.9 迭代终止条件
4.10 实验步骤
4.11 F-score的定义
4.12 结果分析
4.13 计算复杂度分析
4.14 不同稀疏特性分析
4.15 λ的收敛性分析
4.16 本章小结
第五章 自相关性判别的变分贝叶斯矩阵分解算法
5.1 基本理论分析
5.2 基于变分贝叶斯算法的参数估计
5.2.1 矩阵U和矩阵V的估计
5.2.2 参数γ的估计
5.2.3 矩阵S的估计
5.2.4 参数α的估计
5.2.5 参数?的估计
5.2.6 参数?的估计
5.3 不同块状区域之间的自相关性判别
5.4 迭代终止的判据条件
5.5 试件信息
5.6 结果分析
5.7 计算复杂度分析
5.8 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空航天复合材料结构非接触无损检测技术的进展及发展趋势[J]. 马保全,周正干. 航空学报. 2014(07)
[2]高端机械装备再制造无损检测综述[J]. 张元良,张洪潮,赵嘉旭,周志民,王金龙. 机械工程学报. 2013(07)
[3]基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法[J]. 周新星,王典洪,孙林. 计算机辅助设计与图形学学报. 2012(04)
[4]中国无损检测与评价技术的进展[J]. 沈功田. 无损检测. 2008(11)
博士论文
[1]基于X射线图像的焊缝缺陷检测与识别研究[D]. 佟彤.上海交通大学 2014
[2]电涡流脉冲热成像无损检测技术研究[D]. 白利兵.电子科技大学 2013
[3]变分模型和稀疏冗余表示在图像恢复中的应用研究[D]. 周颖玥.中国科学技术大学 2013
硕士论文
[1]船用钢板表面缺陷目标在线提取与分类[D]. 于志伟.大连海事大学 2014
[2]基于图像分析的管道缺陷特征提取方法研究[D]. 刘喆.东北大学 2014
[3]基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测与定位[D]. 杨凡.中南民族大学 2013
[4]基于概率图模型的变分贝叶斯方法研究[D]. 高龙.苏州大学 2013
[5]轨道缺陷自动检测系统的图像处理技术研究[D]. 吴梦.西南交通大学 2013
[6]变分贝叶斯超分辨率重建算法研究[D]. 涂一田.西安电子科技大学 2013
[7]X射线焊缝图像缺陷自动提取与识别技术研究[D]. 梁硼.南京航空航天大学 2012
本文编号：3003216
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 缺陷特征提取算法的国内外研究现状
1.3 本文主要贡献和创新
1.4 本论文的结构安排
第二章 缺陷特征的混合模型
2.1 感应热传导分析
2.2 试件的热模式和稀疏特性分析
2.3 稀疏模型的建立
2.4 本章小结
第三章 变分贝叶斯的矩阵分解算法
3.1 矩阵分解的基本理论分析
3.2 参数的先验分布
3.3 变分贝叶斯估计（VB）算法
3.4 矩阵U和矩阵V的估计
3.5 参数γ的估计
3.6 矩阵S的估计
3.7 参数α的估计
3.8 参数β的估计
3.9 本章小结
第四章 自适应变分贝叶斯的矩阵分解算法
4.1 基本理论分析
4.2 变分贝叶斯估计（VB）算法
4.3 矩阵U和矩阵V的估计
4.4 参数γ的估计
4.5 矩阵S的估计
4.6 参数α的估计
4.7 参数β的估计
4.8 参数λ的估计
4.9 迭代终止条件
4.10 实验步骤
4.11 F-score的定义
4.12 结果分析
4.13 计算复杂度分析
4.14 不同稀疏特性分析
4.15 λ的收敛性分析
4.16 本章小结
第五章 自相关性判别的变分贝叶斯矩阵分解算法
5.1 基本理论分析
5.2 基于变分贝叶斯算法的参数估计
5.2.1 矩阵U和矩阵V的估计
5.2.2 参数γ的估计
5.2.3 矩阵S的估计
5.2.4 参数α的估计
5.2.5 参数?的估计
5.2.6 参数?的估计
5.3 不同块状区域之间的自相关性判别
5.4 迭代终止的判据条件
5.5 试件信息
5.6 结果分析
5.7 计算复杂度分析
5.8 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空航天复合材料结构非接触无损检测技术的进展及发展趋势[J]. 马保全,周正干. 航空学报. 2014(07)
[2]高端机械装备再制造无损检测综述[J]. 张元良,张洪潮,赵嘉旭,周志民,王金龙. 机械工程学报. 2013(07)
[3]基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法[J]. 周新星,王典洪,孙林. 计算机辅助设计与图形学学报. 2012(04)
[4]中国无损检测与评价技术的进展[J]. 沈功田. 无损检测. 2008(11)
博士论文
[1]基于X射线图像的焊缝缺陷检测与识别研究[D]. 佟彤.上海交通大学 2014
[2]电涡流脉冲热成像无损检测技术研究[D]. 白利兵.电子科技大学 2013
[3]变分模型和稀疏冗余表示在图像恢复中的应用研究[D]. 周颖玥.中国科学技术大学 2013
硕士论文
[1]船用钢板表面缺陷目标在线提取与分类[D]. 于志伟.大连海事大学 2014
[2]基于图像分析的管道缺陷特征提取方法研究[D]. 刘喆.东北大学 2014
[3]基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测与定位[D]. 杨凡.中南民族大学 2013
[4]基于概率图模型的变分贝叶斯方法研究[D]. 高龙.苏州大学 2013
[5]轨道缺陷自动检测系统的图像处理技术研究[D]. 吴梦.西南交通大学 2013
[6]变分贝叶斯超分辨率重建算法研究[D]. 涂一田.西安电子科技大学 2013
[7]X射线焊缝图像缺陷自动提取与识别技术研究[D]. 梁硼.南京航空航天大学 2012
本文编号：3003216
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