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基于灰度共生矩阵的冲击断口形貌分析

发布时间:2017-09-12 16:36

  本文关键词:基于灰度共生矩阵的冲击断口形貌分析


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【摘要】:金属材料在工程实际中有着广泛的应用,在选择材料作为设备构件前,要考虑很多因素。在低温环境服役的情况下,金属材料的韧脆转变温度更是不可忽略的要素之一。测定韧脆转变温度的方法有很多种,由于断口形貌准则法操作简便,影响因素较少,是应用最为广泛的方法,此方法的关键在于如何准确测定冲击断口纤维断面率。传统的测定纤维断面率的方法,受人为因素影响较大,测量结果精度不高,效率低,已不能满足工业生产的要求。随着科技的发展,人们开始利用计算机和图像处理技术相结合的方法,来测定纤维断面率。目前采用的是以图像单个像素灰度为特征分析冲击断口,利用阈值分割法实现断口图像的划分,但是此方法对图像的单个像素的灰度值较敏感,容易造成区域的误分割现象。为解决这一问题,课题提出从纹理角度分析冲击断口形貌并结合其灰度特征,设计开发了一套冲击断口形貌测定系统。系统包括三个主要模块:冲击断口图像采集系统设计、基于灰度共生矩阵的特征提取、冲击断口图像特征聚类。在获取冲击断口图像之后,用Matlab进行了仿真实验,分析灰度共生矩阵的关键特征和聚类算法分割冲击断口区域,最后用Visual Studio 2013C#开发了本系统软件部分。一幅清晰高质量的冲击断口图像可以有效提高图像分割的精度,为此设计了图像采集系统。特征提取和特征聚类是系统图像处理算法的核心,为了使提取的纹理特征值有效的描述冲击断口图像以及保证冲击断口晶状区和其他区域的特征值具有较高的离散度,在Matlab上对实验图像选取不同的像素对距离,图像灰度级和窗口大小构建灰度共生矩阵,观察分析对能量,对比度,相关性,熵的影响,对冲击试样断口图像构建灰度共生矩阵时选取参数的取值有着重要的参考意义。在此基础上,为了后续分析聚类算法,对一幅冲击断口图像提取了纹理特征以及灰度特征,得到其特征向量空间。最后采用聚类的方法对图像每个像素代表的特征归类,达到冲击断口区域划分,提取晶状区域的目的。本课题对图像采集系统,基于灰度共生矩阵提取纹理特征以及聚类的方法进行了介绍,并对实验结果进行分析和总结,介绍了软件系统功能并测定采集冲击断口的纤维断面率。最后指出了对冲击断口以后研究改进的方向。
【关键词】:灰度共生矩阵 冲击断口 纤维断面率 特征聚类
【学位授予单位】:济南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG115
【目录】:
  • 摘要7-8
  • ABSTRACT8-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 课题研究背景及意义10-14
  • 1.2 国内外研究现状14-15
  • 1.3 课题主要研究内容15-16
  • 1.4 本章小结16-18
  • 第二章 冲击断口形貌测定系统架构18-24
  • 2.1 系统整体设计方案18-19
  • 2.2 系统开发环境19-20
  • 2.2.1 程序编程平台及开发语言19
  • 2.2.2 基于Excel数据表格的报表输出19
  • 2.2.3 基于Matlab的实验数据分析19-20
  • 2.3 冲击断口形貌测定系统关键技术20-23
  • 2.3.1 纹理特征提取方法21-22
  • 2.3.2 特征聚类方法22-23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第三章 冲击断口图像采集系统设计24-32
  • 3.1 冲击断口图像采集系统设计方案24-25
  • 3.2 冲击断口图像采集25-28
  • 3.2.1 照明系统与成像系统设计25-27
  • 3.2.2 相机二次开发27-28
  • 3.3 冲击断口图像采集平台设计28-30
  • 3.3.1 XY向平台与旋转圆台28-29
  • 3.3.2 Z向调焦系统29-30
  • 3.4 冲击断口图像标尺30-31
  • 3.5 本章小结31-32
  • 第四章 基于灰度共生矩阵的特征提取32-50
  • 4.1 灰度共生矩阵的原理及特点32-34
  • 4.2 灰度共生矩阵的特征提取算法34-40
  • 4.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征34-38
  • 4.2.2 冲击断口图像纹理的加窗处理38-40
  • 4.3 构建参数对冲击断口纹理特征的影响40-49
  • 4.3.1 距离参数d的影响实验41-43
  • 4.3.2 窗口大小的影响实验43-45
  • 4.3.3 灰度级G的影响实验45-47
  • 4.3.4 实验结果与分析47-49
  • 4.4 本章小结49-50
  • 第五章 冲击断口图像特征聚类50-64
  • 5.1 聚类分析概述50-52
  • 5.1.1 聚类的定义50-52
  • 5.1.2 相似性度量52
  • 5.2 冲击断口图像特征聚类算法52-57
  • 5.2.1 K均值聚类算法53
  • 5.2.2 模糊C均值聚类算法53-55
  • 5.2.3 实验结果与分析55-57
  • 5.3 软件系统开发与分析57-62
  • 5.3.1 软件系统主要功能及实现57-59
  • 5.3.2 试验分析与报表输出59-62
  • 5.4 本章小结62-64
  • 第六章 总结与展望64-66
  • 6.1 总结64
  • 6.2 展望64-66
  • 参考文献66-70
  • 致谢70-72
  • 附录72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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9 张五一;张继超;侯远韶;杨扬;;机器视觉系统中镜头的选择[J];中原工学院学报;2011年06期

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本文编号:838330

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