数字图像处理在航空发动机孔探检测技术中的应用

论文摘要

发动机是飞机的动力部分,也是整架飞机的心脏,发动机性能的好坏直接关系到整架飞机的命运。孔探检测是检查航空发动机内部表面结构损伤的最有效的手段之一。以往的发动机孔探技术主要是通过人工观察,根据个人的经验进行发动机故障的判断,这就造成诊断困难和容易造成由于人的主观因素而产生的误差。随着图像处理技术和计算机视觉的发展,一种全新的可视孔探技术应运而生。本课题针对以上缺点,在对航空发动机损伤特点及损伤评估进行分析的基础上,运用数字图像处理技术对发动机孔探图像进行处理。首先,对发动机孔探图像进行图像增强；然后,在图像增强的基础上用经典的方法对图像进行分割,并且对Otsu阈值分割方法和区域生长方法进行改进,使其对航空发动机孔探图像的分割效果达到最优。最后,以MATLAB7.0为软件平台,对航空发动机孔探图像进行仿真。本课题的研究对推动我国航空发动机孔探技术的发展具有一定的作用,对实现我国航空的科技现代化具有现实意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究意义
• 1.2 国内发动机孔探技术的发展与现状
• 1.2.1 国内发动机孔探技术的发展
• 1.2.2 国内发动机孔探技术的现状
• 1.3 数字图像处理技术的分类及发展概况
• 1.3.1 数字图像处理技术的分类
• 1.3.2 数字图像处理技术的发展概况
• 1.4 国内航空发动机发展水平及发动机内部常见损伤
• 1.4.1 国内航空发动机发展水平
• 1.4.2 航空发动机内部常见损伤
• 1.5 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识
• 1.6 课题的研究任务和本论文的主要工作
• 第2章 图像增强
• 2.1 概述
• 2.2 基于空域的航空发动机孔探图像增强
• 2.2.1 直方图均衡化
• 2.2.2 空域滤波增强
• 2.3 基于频域的航空发动机孔探图像增强
• 2.3.1 低通滤波器
• 2.3.2 同态滤波器
• 2.4 基于最大熵原理的航空发动机孔探图像增强
• 2.5 本章小结
• 第3章 图像分割
• 3.1 基于阈值的航空发动机孔探图像分割
• 3.1.1 人工选择法
• 3.1.2 分水岭算法
• 3.2 基于边缘检测的航空发动机孔探图像分割
• 3.2.1 边缘检测的意义
• 3.2.2 梯度算子
• 3.2.3 高斯-拉普拉斯算子
• 3.2.4 Canny边缘检测算子
• 3.3 基于区域的航空发动机孔探图像分割
• 3.3.1 基础公式
• 3.3.2 区域生长法
• 3.3.3 基于四叉树结构的分割算法
• 3.4 本章小结
• 第4章 改进的图像分割
• 4.1 改进的Otsu法阈值分割
• 4.1.1 经典的Otsu法阈值分割
• 4.1.2 改进的Otsu法阈值分割
• 4.2 改进区域生长的孔探图像分割
• 4.2.1 区域生长的关键问题
• 4.2.2 改进的区域生长算法
• 4.3 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢