內容簡介
全書從紅外熱波無損檢測原理的一般理論與方法的介紹出發,首先探討脈衝熱像機理及其仿真分析,然後對脈衝紅外熱波圖像序列一般處理方法及數據擬合、熱像壓縮與重建方法進行研究和探討,進而對紅外熱波圖像序列的配準、增強、融合、分離、分割等關鍵技術進行系統論述,最後對熱波圖像的特徵提取、缺陷檢測以及識別進行探討,重點闡述紅外熱像處理與識別的新理論、新方法和新套用。
編輯推薦
本書內容新穎,實用性強,理論緊密聯繫實際,能反映紅外熱波無損檢測技術的最新進展,具有很強的針對性。既可作為高等院校相關專業的研究生和高年級本科生的教材,也可供從事裝備無損檢測、裝備管理與維護工作以及紅外熱像處理與研發的廣大工程技術人員參考。
目錄
第一章緒論
1.1目的和意義
1.2紅外熱波無損檢測技術的研究現狀與發展
1.2.1紅外熱波無損檢測技術的研究現狀
1.2.2熱波圖像處理的研究現狀
1.3存在的主要問題
1.4紅外熱波檢測的特點與套用
1.4.1紅外熱波無損檢測的技術特點
1.4.2紅外熱波無損檢測主要套用領域
參考文獻
第二章脈衝激勵紅外熱波檢測基本原理
2.1紅外熱波檢測的基本原理及關鍵技術
2.1.1紅外熱波檢測基本原理
2.1.2紅外熱波檢測關鍵技術
2.2脈衝激勵紅外熱波檢測理論分析
2.2.1導熱微分方程
2.2.2脈衝熱激勵條件下的瞬態熱傳導分析
2.2.3含缺陷半無限大平板結構脈衝熱激勵條件下的表面
溫度場分析
2.3脈衝激勵紅外熱波檢測數值分析
2.3.1數學模型及簡化
2.3.2初始條件及邊界條件
2.3.3劃分格線及求解
2.3.4數值計算結果與分析
2.4脈衝激勵紅外熱波檢測試驗
2.4.1鋼材料平底洞試件
2.4.2鋼板/絕熱層粘接界面缺陷試件
2.4.3複雜鋼結構平底洞試件
2.4.4玻璃纖維複合材料分層試件
2.4.5蜂窩夾心複合材料試件
2.4.6試驗總結
2.5紅外熱波檢測影響因素分析
2.5.1熱成像系統的影響
2.5.2熱流注入方向影響
2.5.3環境因素的影響分析
2.5.4熱激勵源的影響分析
2.5.5檢測對象及缺陷參數對檢測效果的影響
2.5.6結論
2.6小結
參考文獻
第三章熱波圖像序列數據的擬合、壓縮與重建方法
3.1數據擬合原理
3.2擬合優度評價參數
3.3基於多項式擬合的紅外熱波圖像數據處理方法
3.3.1最小二乘法
3.3.2多項式擬合法的基本原理
3.3.3實驗結果及分析
3.4基於紅外熱波理論模型的熱波圖像數據擬合方法
3.4.1模型的提出
3.4.2非線性Levenberg-Marquardt擬合算法
3.4.3實驗結果及分析
3.5基於遺傳算法的熱波圖像序列數據擬合
3.5.1熱波圖像序列數據擬合方法
3.5.2實驗結果及分析
3.6基於差分進化的擬合方法熱波圖像處理
3.6.1差分進化算法
3.6.2雙指數衰減模型
3.6.3基於差分進化算法的雙指數模型擬合法
3.6.4實驗結果及分析
3.7熱像序列的時空聯合壓縮與重建
3.7.1時空壓縮與重建的基本原理
3.7.2基於K-means算法的時空壓縮與重建方法
3.7.3基於單幀圖像分割的時空壓縮與重建方法
3.8小結
參考文獻
第四章熱波圖像序列的一般處理方法
4.1概述
4.2熱波圖像序列處理的基本方法
4.2.1多幀累加平均法
4.2.2正則化方法
4.2.3差分法
4.2.4多項式擬合法
4.2.5脈衝相位法
4.2.6比值熱圖法
4.3不同處理方法的性能比較
4.3.1實驗試件和熱波圖像獲取系統的設計
4.3.2算法性能的比較
4.4奇異值分解法
4.5主分量分析法
4.5.1主分量分析原理
4.5.2熱波圖像序列主分量分析法
4.6精密脈衝相位處理法
4.6.1脈衝相位法存在的問題
4.6.2基於復調製Zoom-FFT算法的實現
4.6.3精密相位的實現
4.6.4套用實例
4.7小結
參考文獻
第五章熱波圖像序列的配準與增強技術
5.1圖像配準技術
5.1.1常見圖像配準方法
5.1.2圖像配準的基本框架
5.2熱波圖像序列的配準
5.2.1熱波圖像序列的幾何形變及配準策略
5.2.2熱波圖像序列拼接配準策略
5.3基於遺傳算法的熱波圖像序列配準
5.3.1遺傳算法的改進策略
5.3.2基於灰度值修正權值的反距離插值技術
5.3.3基於多種群自適應遺傳算法的熱波圖像序列配準
5.3.4配準實驗結果分析
5.4熱波圖像增強的一般方法和評估標準
5.4.1圖像時域增強
5.4.2圖像頻域增強
5.4.3圖像質量評估標準
5.5基於高頻強調濾波的熱像序列增強方法
5.5.1高頻強調濾波方法的原理
5.5.2實驗與結果分析
5.6基於同態增晰技術的熱像序列增強方法
5.6.1同態增晰熱像增強原理
5.6.2實驗及結果分析
5.7基於微分的熱波圖像序列增強方法
5.7.1基於一階微分熱波圖像灰度翻轉前後相減的圖像增強方法
5.7.2基於二階微分溫度對比度圖像灰度翻轉前後相減的圖像增強方法
5.8小結
參考文獻
第六章熱波圖像序列信息的融合與分離技術
6.1概述
6.2圖像融合技術
6.2.1圖像融合的定義及層次
6.2.2圖像融合的一般方法
6.3基於圖像差值的融合方法
6.3.1差值圖像的處理
6.3.2融合係數的確定
6.3.3基於遺傳算法的熱波圖像序列融合
6.3.4實驗結果分析
6.4基於小波變換的融合方法
6.4.1熱波圖像的小波變換
6.4.2熱波圖像的融合及融合規則
6.4.3基於小波變換的熱波圖像區域融合
6.4.4實驗及結果分析
6.5熱波圖像序列盲分離技術
6.5.1熱像盲源分離基礎
6.5.2基於BSS的熱波圖像數據處理方法
6.5.3實驗結果及分析
6.6基於小波變換的熱波圖像序列盲分離方法
6.6.1單幀熱波圖像小波變換的BSS分析法
6.6.2多幀熱波圖像小波變換的BSS分析法
6.6.3基於虛擬通道的小波變換BSS分析法
6.7本章小結
參考文獻
第七章熱波圖像分割技術
7.1熱波探傷的圖像分割概述
7.2經典圖像分割方法
7.2.1閾值分割方法
7.2.2類間方差閾值分割方法
7.3基於數學形態學的圖像分割方法
7.3.1數學形態學基本思想及運算規則
7.3.2基於分水嶺的圖像分割方法
7.3.3基於分水嶺的熱波探傷圖像分割
7.3.4結論
7.4基於邊緣檢測的熱圖像分割
7.4.1梯度邊緣檢測
7.5基於改進遺傳算法的二維最大類間方差熱圖像分割
7.5.1二維最大類間方差算法
7.5.2算法實現的步驟
7.5.3實驗結果
7.6基於人工免疫技術的熱波圖像處理
7.6.1二維最小Tsallis交叉熵
7.6.2基於人工免疫算法的分割閾值最佳化
7.6.3結果分析
7.7基於尖點突變理論的紅外熱圖像損傷邊緣檢測與分割
7.8基於粒子群最佳化模糊聚類的紅外熱圖像分割
7.8.1粒子群算法
7.8.2模糊聚類算法
7.8.3基於粒子群最佳化的模糊聚類算法
7.8.4實驗結果與分析
7.9本章小結
參考文獻
第八章熱波圖像的缺陷特徵提取及定量識別
8.1缺陷形狀的圖像識別
8.1.1規則圖形的識別
8.1.2複雜圖形的識別
8.1.3改進的圖形識別算法
8.1.4複雜圖形的尺寸提取
8.2缺陷尺寸（大小）識別
8.2.1二值鏈碼技術
8.2.2缺陷大小的測量
8.3基於最佳檢測時間的缺陷深度測量
8.3.1導熱係數比較小的材料（非金屬或複合材料）缺陷深度的判別
8.3.2導熱係數較大的金屬材料的缺陷深度的判斷方法
8.3.3多元非線性回歸求缺陷深度
8.4基於BP神經網路的缺陷定量識別
8.4.1BP神經元的傳遞函式
8.4.2BP神經網路的結構及算法
8.4.3基於BP神經網路的缺陷定量識別
8.5缺陷三維顯示和重建
8.5.1缺陷的三維顯示
8.5.2缺陷的三維重建
8.6本章小結
參考文獻"
