基于小波变换的韧窝深度及其均匀度分析模型设计与研究

发布时间：2017-06-15 22:03

  本文关键词：基于小波变换的韧窝深度及其均匀度分析模型设计与研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在对工程用金属材料的断裂失效分析中,通过对其断口韧窝的科学分析研究即可得出其本质断裂机理,由此即可探明这种金属材料及其材质对力学性能的本质影响。韧窝的深度及其分布均匀度对材料的强韧性、塑性、成形性能等性质有着重要的影响。通过对断口组织的韧窝深度及其均匀度深入地定量分析研究可以解释断口裂纹机理、内/外裂纹形成现象以及对材料主要性能的内在潜质影响。可见,定量分析研究韧窝深度及其均匀度为材料科学与工程领域中极其关键的组成部分,具有重要的学术研究意义和工程实践价值,但有关韧窝深度均匀度的测量、分类技术目前尚未在国内外文献资料中见报道。本文以工程上常用的低碳微合金钢韧窝图像为主要研究对象,实现对韧窝深度及其均匀度的精确定量分析研究。本文的主要研究内容及创新性工作:1.通过对特定的金属材料韧窝图像信息进行分析研究,并结合现有图像预处理算法,本文提出了一种新的基于小波变换的中和阈值小波滤波法算法来去除韧窝图像噪声保留韧窝边缘信息,并采用图像增强技术以期增强韧窝图像的可识别程度。2.针对现有目标图像的边缘检测方法对韧窝图像所特有的边缘缺失、模糊等图像缺陷根本无法检测的问题,本文在小波变换分析边缘检测的方法上探索出一种新的基于小波变换模极大值边缘检测法和优化Canny边缘检测法进行边缘检测的融合算法。该方法是在小波分析的基础上充分融合韧窝图像的形态特征及其形态学方法,由此即可清晰地显示和检测韧窝图像的边缘。针对韧窝中析出粒子所产生的伪目标现象,提出了一种新的伪目标排除算法,以此消除伪目标现象对目标韧窝图像造成的灰度干扰。3.针对韧窝深度难以测量的问题,本文从大量实测韧窝图像中挖掘并提炼出基于韧窝图像灰度与深度转换对应关系以及灰度极小值的韧窝当量深度这一全新概念,并探索建立专门的求解公式,结果表明,当量深度与实际所测深度相比,精度高达%95以上,表明当量深度这一全新特征参数完全可以替代韧窝的实际深度来对金属材料断口进行精确分析和材质评价。4.针对金属材料韧窝深度分布难以定量表征的问题,研究提出一种全新的基于韧窝图像的当量深度均匀度特征参数的分类方法。此方法可实现精细表征与准确分类金属材料韧窝深度的分布均匀度,将金属材料韧窝图像的表征误差控制在?0.001um以内,达到目前金属材料韧窝定量分析的较高程度。在前期研究工作的基础上,进行工程应用案例的验证,所得到的韧窝深度及其均匀度的测量、分类结果,完全适用于生产实际与理论研究,为开发新型高品种金属材料提供理论坚实依据。
【关键词】：小波变换 韧窝 深度 均匀度 融合算法
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG115;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 数字图像处理与韧窝定量分析12-13
• 1.2 本研究课题国内外发展及其研究概况13-17
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-17
• 1.3 本课题的研究目的和内容17-19
• 1.3.1 本课题的研究目的17
• 1.3.2 本文研究内容17-19
• 第二章 小波变换分析理论19-29
• 2.1 傅立叶变换分析19-21
• 2.1.1 连续傅立叶变换19
• 2.1.2 离散傅立叶变换19-20
• 2.1.3 窗口模式的傅立叶变换20-21
• 2.2 小波变换分析理论21-23
• 2.2.1 连续小波变换21-22
• 2.2.2 离散小波变换22-23
• 2.3 小波变换与多尺度分析23-27
• 2.3.1 多尺度分析23-24
• 2.3.2 多尺度分析与正交基24-25
• 2.3.3 玛拉特分解与重构算法25-27
• 2.4 常用的小波变换函数27-28
• 2.4.1 哈尔（Haar）小波27
• 2.4.2 多伯奇斯（Daubechies）小波27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 韧窝图像的预处理分析研究29-40
• 3.1 现有滤波算法29-34
• 3.1.1 基于空间域的图像增强29-32
• 3.1.2 基于频域法的图像增强32-34
• 3.2 改进中和阈值法的小波滤波方法34-37
• 3.2.1 小波滤波变换的特点及算法步骤34-35
• 3.2.2 小波系数的非线性处理35-37
• 3.3 韧窝图像的灰度修正37-39
• 3.3.1 直方图修正法37-38
• 3.3.2 直方图修正法实验仿真结果38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于小波变换的韧窝图像多尺度边缘检测40-56
• 4.1 现有图像边缘检测算法40-41
• 4.2 像素级边缘检测算子41-46
• 4.2.1 Roberts边缘检测算子41-42
• 4.2.2 Sobel边缘检测算子42
• 4.2.3 Prewitt边缘检测算子42-43
• 4.2.4 Log边缘检测算子43
• 4.2.5 Canny边缘检测算子43-44
• 4.2.6 实验结果及分析44-46
• 4.3 小波变换模极大值边缘检测法46-48
• 4.3.1 基于小波模极大值的边缘检测原理及步骤46-47
• 4.3.2 实验仿真结果及分析47-48
• 4.4 改进的基于小波变换的边缘检测方法48-52
• 4.4.1 图像数学形态学细化处理48-49
• 4.4.2 优化后Canny边缘检测算子的基本原理49
• 4.4.3 迭代算法分割阈值算法步骤49-50
• 4.4.4 优化Canny算子边缘算子算法具体步骤50
• 4.4.5 小波融合算法基本原理50-51
• 4.4.6 改进算法的实验仿真及分析51-52
• 4.5 韧窝图像边缘恢复与重建的思路和方法52-54
• 4.5.1 韧窝图像中伪目标现象的成因探析53-54
• 4.5.2 韧窝图像中伪目标排除算法54
• 4.6 本章小结54-56
• 第五章 韧窝图像的特征参数提取56-70
• 5.1 韧窝图像的区域标定56-59
• 5.1.1 现有标记方法57
• 5.1.2 基于游程编码的递归标记法算法57-59
• 5.2 韧窝图像的当量深度及其转换59-60
• 5.3 表面形貌三维表征方法——三维模表征法60-62
• 5.3.1 表面形貌二维模60-61
• 5.3.2 表面形貌三维表征方法61-62
• 5.4 光测法实验仪器与测量过程62-64
• 5.4.1 韧窝微观形貌的测量仪器62
• 5.4.2 韧窝微观表面形貌测量过程62-64
• 5.5 实验结果分析64-69
• 5.6 本章小结69-70
• 第六章 韧窝图像当量深度均匀度表征与分类方法研究70-75
• 6.1 韧窝图像当量深度均匀度方法研究70-72
• 6.1.1 本方法的基本思路70-71
• 6.1.2 DED表征过程71-72
• 6.2 韧窝当量深度均匀度与实际测量深度均匀度的转换72-74
• 6.2.1 实验结果分析73-74
• 6.3 本章小结74-75
• 第七章 结论与展望75-77
• 7.1 结论75-76
• 7.2 存在问题及后续工作76-77
• 参考文献77-81
• 致谢81-82
• 攻读学位期间参加的科研项目及所获科研成果82

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