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基于分形理论的铸造铝合金金相组织缺陷识别与分类研究

发布时间:2016-11-22 19:26

  本文关键词:基于分形理论的铸造铝合金金相组织缺陷识别与分类研究,,由笔耕文化传播整理发布。


《湖南大学》 2014年

基于分形理论的铸造铝合金金相组织缺陷识别与分类研究

周雨蓉  

【摘要】:铝合金材料是金属材料中使用量较大的一种材料,随着材料工程的迅猛发展,对金属材料的要求越来越高,需求量也越来越大。但是,因材料缺陷问题引发的重特大事故屡屡发生,给我们带来了巨大损失,同时也严重威胁着人民群众的生命安全。金相分析是对金属进行研究和性能测试的重要手段,利用计算机图像处理技术可以对金相缺陷进行识别和分类,避免了人工分析的效率低、劳动强度大、重现性差等缺点。 本文以铸造铝合金金相图像为研究对象,搭配一系列的数字图像处理技术对金相图像进行特征提取和分类。为了提高金相分析的精度和计算速度,针对铸造铝合金缺陷图像的特点,研究和改进了相关图像处理方法,实现了缺陷图像的正确分类。 本文的主要研究内容如下。 (1)通过各向异性扩散滤波技术对采集来的金相图像进行预处理,去除噪声并保留特征边界,在对原图进行增强的同时对亮度不均匀现象进行了校正,为分割提供良好的图像依据。 (2)提出一种改进的图像分割算法对缺陷图像进行分割,在基于一维Otsu分割方法中引入Renyi熵分割法,使分割的目标函数不仅在类间方差达到最大,而且使图像的Renyi熵达到最大,经过实验比较,证明了改进的Otsu分割效果的有效性。 (3)对分割后的图像进行特征参数提取,将分形理论运用到金相缺陷图像的特征量提取中。主要采用了分形理论中广泛使用盒维数描述缺陷特征,首先对分割后的图像进行二次提取,然后提取出面积、紧凑度、不规则度、不变矩和分维等参数,作为图像识别和分类的数据。 (4)对提取到的数据,先利用PCA对多维数据降维,然后利用FCM进行模糊聚类分析,得到划分之后的模糊隶属矩阵。对经过模糊聚类识别后的数据,通过SVM分类器对数据进行训练和分类,通过实验得到缺陷的分类结果。 最后,对本文的工作进行了总结,并对今后的研究方向进行了展望。

【关键词】:
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41;TG115.21
【目录】:

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  本文关键词:基于分形理论的铸造铝合金金相组织缺陷识别与分类研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:186465

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