数字图像处理在机械领域的应用(本科毕业论文)

 时间:2017-07-26 10:05:17 贡献者:赵云

导读:西 南 交 通 大 学 本科毕业设计数字图像处理技术在无损检测等中的应用 Digital image processing using in NDT.etc2012 年 6 月西南交通大学本科毕业设计(论文)第I页院 系 年 级 题 目 指导教师 评

acdsee photo studio 4——数字图像处理软件
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西 南 交 通 大 学 本科毕业设计数字图像处理技术在无损检测等中的应用 Digital image processing using in NDT.etc2012 年 6 月

西南交通大学本科毕业设计(论文)第I页院 系 年 级 题 目 指导教师 评 语机械工程系 专 业 汽车工程 2008 级 姓 名 杨林 数字图象处理及其在无损检测等中的应用指导教师 评 阅 人 评 语(签章)评 阅 人(签章)成绩 (签章)答辩委员会主任年月日

西南交通大学本科毕业设计(论文)第 II 页毕 班 级 2008 级业 设计任务 书 学号 20087825学生姓名 杨 林发题日期:2012 年 3 月 3 日 题 目完成日期: 6 月 6 日数字图象处理及其在无损检测等中的应用无损检测在机械设备、工程结构1、本论文的目的、意义:的维护中有重要意义。

对油样分析、射线探伤、超声波探伤等无损检测方法生成的图 像进行数字图象处理,是实现损伤判断、故障诊断自动化的重要方法。

该选题具有重 要实际意义,并促进学生在该领域的深入学习与应用研究,为将来的进一步深造打下 基础。

2、学生应完成的任务 (1) 收集有关无损检测、数字图像处理等方面的资料,了解数字图像处理在无损检 测上的应用; (2)学习数字图像处理的基本理论知识,掌握其原理、方法; (3)学会应用相关软件进行程序设计,实现对图像的计算机分析和处理; (4)把数字图像处理方法应用于相关无损检测的图像分析中; (5)完成具有规定格式的设计说明书一份。

3、论文各部分内容及时间分配: (共 15 周) 第一部分 查阅、搜集相关资料并参考学习; 第二部分 (4 周) 第三部分 应用图像处理技术对无损检测所得图像进行分析处理,做图像特征提取、图形 识别,计算特征参数; (5 周) 第四部分 设计说明书的书写整理,程序的运行演示等工作。

评阅及答辩 备 注 (1 周) (2 周) (3 周)基于图像处理的基本知识原理,学习图像处理方法的程序设计,并调试;

西南交通大学本科毕业设计(论文) 参考文献:第 III 页有关图像处理、无损检测,以及相关程序设计等方面的书籍和资料在图书馆和网 络上有很多,可自行选择参考。

指导教师:郭世伟 审 批 人:2012 年 3 月 3 日 年 月 日

西南交通大学本科毕业设计(论文)第 IV 页摘要本课题主要研究的是将数字图像处理技术引入到无损检测和油样铁谱分析当中, 在分析和检测图像的基础上,运用数字图像处理中的图像增强、图像分割的方法并结 合matlab软件编程技术处理X射线无损检测和铁谱无损检测结果所得到的图像,能够 有效的检测出目标的实际位置、形状、大小等相关参数。

数字图像处理技术是通过对 图像的数学变换和相关处理方法将图像中的特征区域所包含的特征信息表现出来, 在 实现信息的可视化、智能化等方面提供了一个有效的解决方案。

从而以此来进一步对 机械设备的工作运行情况进行判断,实现了机械故障诊断检测的智能化。

本文在研究过程中,主要由以下几个方面的工作: (1)介绍了数字图像处理技术和无损检测技术的研究概况和发展趋势,论述了 数字图像处理技术应用于无损检测图像中的现实意义。

(2)概述了数字图像处理的基本原理和方法,奠定了实现图像预处理、图像特 征提取的理论基础。

(3) 结合matlab软件编程同时运用图像处理技术的相关原理对X射线无损检测图 像图像增强处理以及比较了不同种类的滤波方法处理检测图像的实际效果, 确定了选 择中值滤波处理图像的结果做进一步图像分析。

在图像分割过程中选取了不同阈值进 行图像二值化处理,确定了采用最大方差阈值法分割图像,实现图像的二值化处理。

并进一步采用canny边缘检测技术提取出特征区域的检测边缘,实现了对目标轮廓的 有效检测。

(4)采用K-均值聚类方法首先对铁谱图像中的特征区域进行提取,并对提取出 的特征区域进行灰度调整、中值滤波完成图像的预处理过程,进而采用最大方差阈值 法分割图像,将图像合理的转化成二值图像,并对各特征区域进行颜色标记和边缘检 测,提取出了特征区域的相关参数。

最后采用链码技术对其中一部分区域进行链码提 取以此来描述特征区域的轮廓,实现了对特征区域的形状描述。

(5)对图像处理技术在X射线无损检测和铁谱分析两种应用中进行Matlab GUI 界面设计。

关键词: 无损检测,铁谱分析,图像处理,边缘检测,图像分割

西南交通大学本科毕业设计(论文)第V页AbstractThis thesis mainly probes the way that using the digital image processing technology into non-destructive testing and iron spectrum analysis. The essential is that I applying the image processing theory of image enhancement and image segmentation connected with the computer programming in matlab process the image of x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis based on analyzing test image. Afterwards, we can obtain the relative parameters of the tested image such as the position, shape and size. The image processing technology can take the image characteristics information out via image math transforms and relative processing methods, supplied an efficient solution to visualization and intellectualization of information. Therefore, we can utilize those information further estimated the working condition of mechanical equipments so as to realize the intellectualization in testing the failure of equipments. There were some aspects works below in researching of this task: (1) Introduced the current developments of digital image processing technology and non-destructive testing in home and abroad, I discussed the practical meaning of using digital image processing into NDT area. (2) Summarized the method and fundamental theory of digital image processing, I had gain a totally comprehension in image preprocessing and image feature extraction. (3) I had processed the image of x-ray non-destructive testing based on the programming in matlab and the relative theory of image processing technology. Besides, confirmed to apply the results of median filtering to make further image analysis by comparing the results of the different filter methods processing the tested image. What’s more, confirmed to apply the maximum variance threshold method to do image segmentation by comparing results of the different threshold values processing deal with image segmentation. At the end, when I apply canny edge testing programming to do with the image I got in the former stage realizing an efficient testing towards extracting the edge of target area. (4) At the first of the beginning, extracting the target area in the iron spectrum

西南交通大学本科毕业设计(论文)第 VI 页image based on the theory of k-mean clustering method. With that, in order to finish the process of image preprocessing I choose to process the image with the methods of image gray adjustment and median filter processing. Then, I obtained the binary image by using maximum variance threshold method. Besides, I made a color indication and edge testing for the image so as to obtain some relative information of the target area. At last, in order to make a shape description about the target area I have chosen to make a research about the freemam code technology and used this technology successfully described a piece of the target area. (5) Making windows-designing of GUI matlab for the application of digital image processing into x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis.Key words: non-destructive testing, iron spectrum analysis, image processing, edge testing, image segmentation

西南交通大学本科毕业设计(论文)第 VII 页目录第 1 章 绪论 ............................................................ 1 1.1 无损检测技术简介 ............................................... 1 1.2 油样铁谱分析简介 ............................................... 1 1.3 数字图像处理技术简介 ........................................... 2 1.4 课题的研究内容及意义 ............................................ 3 第 2 章 图像处理的基本原理及方法 ........................................ 5 2.1 图像预处理 ..................................................... 5 2.1.1 图像增强 .................................................. 5 2.1.2 图像的平滑化 .............................................. 7 2.2 图像分析 ...................................................... 13 2.2.1 灰度阈值法分割 ........................................... 13 2.2.2 边缘检测 ................................................. 15 2.2.3 基于彩色图像的 K-均值聚类分割 ............................ 17 2.3 图像的特征描述 ................................................ 17 2.3.1 形状描述 ................................................. 18 第 3 章 数字图像处理技术应用于 X 射线检测 ............................... 21 3.1 X 射线无损检测技术简介 ......................................... 21 3.2 X 射线检测原理 ................................................. 21 3.3 图像预处理 .................................................... 22 3.3.1 焊缝图像灰度调整 ......................................... 22 3.3.2 焊缝图像滤波 ............................................. 25 3.4 图像分析 ...................................................... 31 3.4.1 图像灰度阈值法分割 ....................................... 32 3.4.2 图像边缘检测 ............................................. 35 3.5 本章小结 ...................................................... 36 第 4 章 数字图像处理技术应用于油样铁谱分析 ............................. 37 4.1 铁谱分析技术的基本原理 ........................................ 37

西南交通大学本科毕业设计(论文)第 VIII 页4.1.1 常用铁谱仪的工作原理 ..................................... 37 4.2 数字图像技术应用于磨粒检测和分析 .............................. 38 4.2.1 铁谱图像处理 ............................................. 39 4.3 本章小结 ...................................................... 48 第 5 章 Matlab GUI 图像处理界面设计 .................................... 49 5.1 Matlab GUI 简介 ................................................ 49 5.2 GUI 界面设计应用 ............................................... 50 5.2.1 X 射线无损检测 GUI 界面 ................................... 50 5.2.2 铁谱图像处理 GUI 界面 ..................................... 51 5.3 本章小结 ...................................................... 52 结 论 ................................................................ 53 致 谢 ................................................................ 54 参考文献 .............................................................. 55 附 录 ................................................................ 57

第 1 章 绪论1.1 无损检测技术简介随着科学和工业技术的飞速发展, 许多现代化工业都是工作在工作条件相当 恶劣如高温、高压、高荷载的条件下,但为了使材料在其使用寿命期限内不出现 失效损坏, 以确保其在工作年限内正常工作。

从而产生了一种在不破坏材料形状、 不改变材料使用性能的检测方法用之来保证零件或材料的可靠性和安全性, 这项 检测技术即是无损检测技术。

无损检测技术是在不损伤被检测对象的条件下,利 用材料内部结构的异常或者材料的缺陷在热、声、光、电、磁等条件下的反应变 化,来检测材料及其零部件的内部和表面缺陷,并能够对缺陷的数量、形状、尺 寸、分布等做出判断和评价。

无损检测具有悠久的历史, 人们长期以来通过对无损检测技术在实践中的探 索以及理论的逐步更新使无损检测技术经历了三个发展阶段,早期称为无损探 伤,它的作用是在不损坏产品的前提下,发现零部件中的缺陷通过人眼观察、耳 听诊断等,以满足制造业与使用的要求。

第二阶段称为无损检测,它不但检验最 终产品,而且要检测加工过程的工艺参数。

第三阶段为无损评价,不但进行产品 的最终检验以及过程工艺参数的测量, 而且当材料中不存在致命缺陷时还要从整 体上评价材料中缺陷的分散程度,以及对材料性质、动态响应和服役性能指标的 实测值进行分析和评价,因此无损评价的内容包含无损检测的内容,但比无损检 测更具综合性。

20世纪70年代以来是无损检测技术飞速发展的时期, 主要原因是计算机技术 不断应用到无损检测领域,同时无损检测本身的新方法和新技术也不断出现,从 而也使无损检测仪器得到很大的提高。

目前, 无损检测技术正向快速化、 标准化、 数字化、程序化和规范化的方向发展。

无损检测技术的方法很多, 常用的无损检测技术有五种: 超声检测、 射线检测、 涡流检测、 磁粉检测和渗透检测。

它们已成为生产中的常规无损检测技术。

另外, 还有各种新型的检测方法,如激光全息照相、声振检测、红外检测等。

1.2 油样铁谱分析简介

油样铁谱分析是油样分析技术中一项重要的油样分析检测技术。

油液在机器 设备中的油液通道中循环流动时, 油液中所蕴含的各项信息能够反映机械设备的 运行情况,因而通过对工作油液进过合理的采样后进行分析处理后,即可取得机 械设备中各摩擦副的磨损状况、磨损发生部位以及磨损程度等方面的信息。

而作 为油样分析的铁谱分析技术最早是由美国麻省理工学院 W.W.Seifert 和美国 FoXboro 公司 V.C.Westcott 于 1970 年提出, 铁谱分析即是一种借助磁力将油液 中的金属颗粒分离出来,并对这些颗粒进行分析的技术。

该项技术的提出者 于 1971 年研制出用于分离磨损颗粒并进行观察分析的仪器即铁谱仪和铁谱显微 镜。

目前铁谱分析仪主要有两种类型:一种是直读式铁谱仪,一种是分析式 铁谱仪。

通过这项技术的不断创新,铁谱分析技术已经成为机器状态监测和故 障诊断的一项重要工具。

其在国民经济建设及国防建设的各个部门如航空、 舰船、 铁路、以及汽车、液压、机床、矿山、石油等机械设备的状态监测与故障诊断方 面,都得到了广泛的应用。

1.3 数字图像处理技术简介图像处理技术最早出现于20 世纪50 年代图像处理是利用计算机对图像进 行图像数字化、图像增强、图像复原、提取特征等处理的一类理论技术。

一幅真 实的图像并不能直接被计算机识别, 需要以计算机图像文件的形式存贮于计算机 中图像按照信息的连续性可以分为两类,即模拟图像和数字图像。

模拟图像中, 图像的信息颜色、亮度和空间位置是连续的,而数字图像中信息是离散的。

对于 一张普通的照片,照片中的信息在空间上是连续的,计算机并不能读取这种连续 的信息。

为了让计算机读取照片中的信息,需要对照片进行图像处理。

在图像处 理过程中, 对照片中的信息进行数字化离散, 转化为计算机可以识别的数字图像。

数字图像在计算机中以两种方式存储,即矢量图和位图。

矢量图是利用一系 列数学表达式来表述图像,优点为随着图像的放大或者缩小,不会降低图像的清 晰度。

但对于复杂的图像,很难找到合适的数学表达式。

位图图像由一个个的像 素组成,每一个像素代表一个特定的图像信息。

位图图像在将图像转化为数字图 像时,将图像分割为一个个像素,每个像素由一定的数值来表述其颜色和亮度。

当一张图片转化为数字图片后, 我们可以在每个像素上面都可得到该像素量化后

的亮度值和颜色值。

常见的图片和照片在空间上是平面,一般由两个坐标变量来 确定空间位置。

因此,数字图像一般的表述形式为二维函数的矩阵,如式1-1: f (0, 0)  f (1, 0) f ( x, y )       f ( M  1, 0)f (0,1)  f (1,1)    f ( M  1,1) f (0, N  1)  f (1, N  1)      f ( M  1, N  1) (1-1)1.4 课题的研究内容及意义投入无损检测技术领域的研究是一项非常有意义的研究课题, 目前无损检测 技术作为一种绿色检测技术,逐渐替代了传统的对环境产生较大的检测方法,对 材料也不会造成破坏或者对材料造成二次污染。

因此,对无损检测技术的继续深 入研究是符合我国旨在建设一个环境友好性,资源节约型国家的核心要求的。

随着现代工业的飞速发展,在满足产品使用性能的基础上,人们更加侧重与 对产品的使用寿命以及缺陷特性进行分析, 以确保产品在设计寿命年限内能够具 有较好的可靠性, 可行性。

而无损检测技术作为世界上一项飞速发展的检测技术, 在不损伤产品使用情况的同时, 结合产品材料的相关物理特性, 光学特性等性质, 能够较好的对产品中存在的相关缺陷进行识别, 在各个国家的工业等相关领域对 这项优势的检测技术相当重视, 而通过使用这种检测技术而带来的经济效益也相 当可观。

同时随着电子技术及计算机技术的飞速发展,计算机图像处理技术相关 理论也不断完善,利用计算机图像处理可对图像进行去除噪声、增强、复原、分 割、 提取特征等, 该项处理技术已广泛应用与通信、 控制、 故障检测等相关领域。

而Matlab软件作为国际上公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一, 也是最 近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件,它集数值分析、矩阵运 算、信号处理和图像显示为一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境。

而 结合Matlab数据工具箱中的图像处理方法目前也已广泛应用与无损检测领域。

而作为现目前发展迅速的油样分析检测技术也是针对实时检测机械运行故 障的一项重要检测技术。

国外有数据统计机械设备有70%以上的故障与设备的磨 损状况有关,而通过对机械设备中的润滑油进行采样分析来评估机械运行的工

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