1. 研究目的
本研究旨在开发一种基于X底片的焊接缺陷自动评价与识别方法，以克服传统人工检测方法效率低下、主观性强等局限性。
具体目标如下：
1.研究X射线底片焊接缺陷的成像机理和特征，建立不同类型缺陷的图像特征库。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.数据采集与分析：收集X射线底片焊接缺陷图像，建立包含不同类型、不同尺寸缺陷的图像数据库。
对缺陷图像进行分析，提取缺陷特征信息，并对缺陷进行标注，为后续模型训练和测试做准备。
2.图像预处理：对X射线底片图像进行降噪处理，采用中值滤波、小波变换等方法去除图像噪声，提高图像质量。
5. 研究的创新点
1.提出一种基于深度学习的X射线底片焊接缺陷自动评价方法，实现缺陷的客观、定量评价，弥补现有研究不足。
2.构建基于深度学习的X射线底片焊接缺陷特征提取模型，针对X射线底片图像的特点进行网络结构设计和参数优化，提高缺陷特征提取效果。
3.开发X射线底片焊接缺陷自动评价与识别软件系统，实现缺陷的自动检测、识别和评价，并提供可视化的结果展示界面，方便用户使用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张帆,刘峰,王强,等. 基于深度学习的工业X射线图像缺陷检测技术综述[J]. 机械工程学报, 2021, 57(19): 1-17.
[2] 刘志刚,王伟,张强,等. 基于数字射线图像的焊接缺陷智能识别方法研究进展[J]. 无损检测, 2020, 42(05): 1-8.
[3] 周游,李言,徐超,等. 基于深度学习的X射线图像焊接缺陷检测与识别综述[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(18): 181501.
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