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鋼材表面銹蝕圖像檢測與處理 版權信息
- ISBN：9787568099158
- 條形碼：9787568099158 ; 978-7-5680-9915-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
鋼材表面銹蝕圖像檢測與處理 本書特色
1.案例豐富，以葛洲壩水電站、三峽水電站、隔河巖等幾個大型水利建筑為案例；2.技術前沿，采用*新的金屬銹蝕圖像檢測技術，更直觀具體，檢測效率更高；3.參閱了大量學術研究成果與論文，取長補短，綜合概述了相關的技術與方法。
鋼材表面銹蝕圖像檢測與處理 內容簡介
本書是以作者多年來從事建筑鋼材防銹與檢測的研究成果,經過整理加工而成的。主要主要內容是通過金屬銹蝕圖像檢測技術對建筑鋼材的銹蝕機理、銹蝕形態及現狀進行圖像檢測，并根據銹蝕情況進行不同的處理，以確保建筑質量的安全性進行介紹。書中以葛洲壩水電站、三峽水電站、隔河巖等幾個大型水電站的現場檢查以及處理方法等為案例詳細介紹，對其它同類建筑的銹蝕情況研究具有重要的參考意義。本書可作為科研院所和高等學校從事建筑鋼結構及建筑材料檢測技術的研究生或工程技術人員的參考用書，也可作為從事相關工程檢測的工程技術人員的參考用書。
鋼材表面銹蝕圖像檢測與處理 目錄
第1章 緒論 7
1.1 金屬腐蝕與銹蝕的定義 7
1.1.1金屬腐蝕與銹蝕的定義 7
1.1.2金屬腐蝕的分類 7
1.1.3 金屬銹蝕危害 8
1.2 金屬銹蝕原理 9
1.2.1 電化學銹蝕 9
1.2.2金屬銹蝕的主要影響因素 11
1.3 鋼材表面銹蝕試驗 13
1.3.1 自然環境下鋼材表面銹蝕試驗 14
1.3.2 實驗室環境下鋼材表面銹蝕試驗 15
1.3.3 周期噴霧復合腐蝕試驗案例 16
1.4 本章小結 18
第2章 銹蝕形態及銹蝕檢測技術 19
2.1 銹蝕形態與特征 19
2.1.1 銹蝕形態 19
2.1.2 常用金屬的銹蝕特征 20
2.2 傳統銹蝕檢測技術 20
2.2.1 物理檢測方法 21
2.2.2 電化學檢測方法 21
2.2.3 無損檢測方法 22
2.3 銹蝕圖像檢測技術 23
2.3.1 銹蝕圖像檢測的基本流程 24
2.3.2 銹蝕圖像的常規檢測項目 24
2.3.3 銹蝕圖像的常用處理方法 25
2.4 本章小結 27
第3章 銹蝕圖像采集的硬件組成 28
3.1 圖像傳感器 28
3.1.1 CCD圖像傳感器 29
3.1.2 CMOS圖像傳感器 30
3.1.3 圖像傳感器的基本參數 31
3.2 鏡頭 32
3.2.1 視場角 32
3.2.2 焦距 33
3.3 光源 33
3.4 圖像采集卡 36
3.5 本章小結 37
第4章 銹蝕圖像的數據壓縮方法 38
4.1 基于主成分分析的銹蝕圖像壓縮 38
4.1.1 主成分分析基礎理論 38
4.1.2 基于主成分分析的銹蝕圖像壓縮實例 40
4.2 基于小波變換的銹蝕圖像壓縮 47
4.2.1 小波變換圖像壓縮理論 47
4.2.2 基于小波變換的銹蝕圖像壓縮實例 50
4.3 基于小波與嵌入式零樹編碼的銹蝕圖像壓縮 55
4.3.1 基本理論 55
4.3.2 流程步驟 56
4.3.3 案例分析 57
4.4 本章小結 61
第5章 銹蝕圖像的特征增強方法 62
5.1銹蝕圖像的顏色空間轉換 62
5.1.1 顏色空間轉換的理論基礎 62
5.2 空間域銹蝕圖像特征增強 64
5.2.1 直方圖均衡化 64
5.2.2 Gamma校正 65
5.3 頻率域銹蝕圖像特征增強 66
5.3.1 小波圖像特征增強原理 66
5.3.2 同態濾波圖像特征增強原理 71
5.4 Retinex理論的銹蝕圖像特征增強 73
5.4.1 基礎理論 73
5.5 銹蝕圖像特征增強的評價指標 74
5.6 銹蝕圖像特征增強實例 75
5.7 本章小結 86
第6章 銹蝕圖像的目標區域分割 87
6.1圖像分割概述 87
6.1.1圖像分割的定義 87
6.1.2 圖像分割方法 88
6.1.3 圖像分割的評價指標 89
6.2 銹蝕區域分割的深度學習模型 90
6.3本章小結 102
第7章 銹蝕目標圖像的銹蝕等級評估 104
7.1 銹蝕等級評估的理論基礎 104
7.2 銹蝕等級評估的深度學習模型 107
7.2.1 卷積神經網絡基礎理論 107
7.2.2 基于卷積神經網絡VGG16的銹蝕等級評估模型 109
7.3 銹蝕等級評估的應用案例 111
7.3.1 銹蝕等級評估流程 111
7.3.2 銹蝕等級評估 111
7.4 本章小結 120
第8章 銹蝕圖像檢測系統設計及應用 121
8.1 銹蝕圖像檢測軟件的功能框架 121
8.2 銹蝕圖像檢測軟件的工作流程 122
8.3 銹蝕圖像檢測軟件交互界面設計 123
8.3.1 主界面 123
8.3.2 銹蝕圖像采集界面 124
8.3.3 銹蝕圖像的預處理界面 126
8.3.4 銹蝕區域分割界面 129
8.3.5 銹蝕等級評估界面 132
8.4 銹蝕圖像檢測軟件的功能測試 134
8.4.1 銹蝕圖像采集與壓縮功能測試 134
8.4.2 銹蝕圖像預處理功能測試 135
8.4.3 銹蝕區域分割功能測試 137
8.4.4 銹蝕等級評估功能測試 139
8.4.5 用戶管理功能測試 140
8.5 本章小結 141
參考文獻 142
1.1 金屬腐蝕與銹蝕的定義 7
1.1.1金屬腐蝕與銹蝕的定義 7
1.1.2金屬腐蝕的分類 7
1.1.3 金屬銹蝕危害 8
1.2 金屬銹蝕原理 9
1.2.1 電化學銹蝕 9
1.2.2金屬銹蝕的主要影響因素 11
1.3 鋼材表面銹蝕試驗 13
1.3.1 自然環境下鋼材表面銹蝕試驗 14
1.3.2 實驗室環境下鋼材表面銹蝕試驗 15
1.3.3 周期噴霧復合腐蝕試驗案例 16
1.4 本章小結 18
第2章 銹蝕形態及銹蝕檢測技術 19
2.1 銹蝕形態與特征 19
2.1.1 銹蝕形態 19
2.1.2 常用金屬的銹蝕特征 20
2.2 傳統銹蝕檢測技術 20
2.2.1 物理檢測方法 21
2.2.2 電化學檢測方法 21
2.2.3 無損檢測方法 22
2.3 銹蝕圖像檢測技術 23
2.3.1 銹蝕圖像檢測的基本流程 24
2.3.2 銹蝕圖像的常規檢測項目 24
2.3.3 銹蝕圖像的常用處理方法 25
2.4 本章小結 27
第3章 銹蝕圖像采集的硬件組成 28
3.1 圖像傳感器 28
3.1.1 CCD圖像傳感器 29
3.1.2 CMOS圖像傳感器 30
3.1.3 圖像傳感器的基本參數 31
3.2 鏡頭 32
3.2.1 視場角 32
3.2.2 焦距 33
3.3 光源 33
3.4 圖像采集卡 36
3.5 本章小結 37
第4章 銹蝕圖像的數據壓縮方法 38
4.1 基于主成分分析的銹蝕圖像壓縮 38
4.1.1 主成分分析基礎理論 38
4.1.2 基于主成分分析的銹蝕圖像壓縮實例 40
4.2 基于小波變換的銹蝕圖像壓縮 47
4.2.1 小波變換圖像壓縮理論 47
4.2.2 基于小波變換的銹蝕圖像壓縮實例 50
4.3 基于小波與嵌入式零樹編碼的銹蝕圖像壓縮 55
4.3.1 基本理論 55
4.3.2 流程步驟 56
4.3.3 案例分析 57
4.4 本章小結 61
第5章 銹蝕圖像的特征增強方法 62
5.1銹蝕圖像的顏色空間轉換 62
5.1.1 顏色空間轉換的理論基礎 62
5.2 空間域銹蝕圖像特征增強 64
5.2.1 直方圖均衡化 64
5.2.2 Gamma校正 65
5.3 頻率域銹蝕圖像特征增強 66
5.3.1 小波圖像特征增強原理 66
5.3.2 同態濾波圖像特征增強原理 71
5.4 Retinex理論的銹蝕圖像特征增強 73
5.4.1 基礎理論 73
5.5 銹蝕圖像特征增強的評價指標 74
5.6 銹蝕圖像特征增強實例 75
5.7 本章小結 86
第6章 銹蝕圖像的目標區域分割 87
6.1圖像分割概述 87
6.1.1圖像分割的定義 87
6.1.2 圖像分割方法 88
6.1.3 圖像分割的評價指標 89
6.2 銹蝕區域分割的深度學習模型 90
6.3本章小結 102
第7章 銹蝕目標圖像的銹蝕等級評估 104
7.1 銹蝕等級評估的理論基礎 104
7.2 銹蝕等級評估的深度學習模型 107
7.2.1 卷積神經網絡基礎理論 107
7.2.2 基于卷積神經網絡VGG16的銹蝕等級評估模型 109
7.3 銹蝕等級評估的應用案例 111
7.3.1 銹蝕等級評估流程 111
7.3.2 銹蝕等級評估 111
7.4 本章小結 120
第8章 銹蝕圖像檢測系統設計及應用 121
8.1 銹蝕圖像檢測軟件的功能框架 121
8.2 銹蝕圖像檢測軟件的工作流程 122
8.3 銹蝕圖像檢測軟件交互界面設計 123
8.3.1 主界面 123
8.3.2 銹蝕圖像采集界面 124
8.3.3 銹蝕圖像的預處理界面 126
8.3.4 銹蝕區域分割界面 129
8.3.5 銹蝕等級評估界面 132
8.4 銹蝕圖像檢測軟件的功能測試 134
8.4.1 銹蝕圖像采集與壓縮功能測試 134
8.4.2 銹蝕圖像預處理功能測試 135
8.4.3 銹蝕區域分割功能測試 137
8.4.4 銹蝕等級評估功能測試 139
8.4.5 用戶管理功能測試 140
8.5 本章小結 141
參考文獻 142
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鋼材表面銹蝕圖像檢測與處理 作者簡介
陳法法，三峽大學教授，湖北秭歸人。2013年畢業于重慶大學，獲工學博士學位，2018至2019年于新加坡南洋理工大學訪學。2015年和2021年被兩次選派參加湖北省博士服務團工作。主持和參與完成過十項國家省部級科研項目。發表論文50多篇，被SCI/EI檢索收錄20余篇。
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