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X射线焊缝图像缺陷提取技术的研究的中期报告
本研究旨在探讨X射线焊缝图像中缺陷提取技术。在前期研究中，我们已经完成了对X射线焊缝图像的处理及分类，利用OpenCV库实现了图像的预处理工作，并根据缺陷类型对焊缝图像进行了分类。
在中期研究中，我们将重点关注缺陷提取技术的研究。首先，我们需要进一步研究焊缝图像中常见的缺陷类型以及其特征。通过对这些缺陷进行分析，可以更加准确地提取焊缝图像中的缺陷。我们将使用神经网络模型和传统的图像处理算法进行研究比较，寻找最适合本研究的方法。
其次，我们将对提取出来的缺陷进行特征提取，以建立针对不同缺陷类型的分类器。我们将采用基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，对特征进行训练和分类，以实现对焊缝图像缺陷的自动识别和分类。
最后，我们将在焊接工业生产线上进行实验验证，以测试所提出的技术的有效性和实用性。
目前，我们已经完成了对焊缝图像中常见缺陷的分类和特征分析，并初步探索了一些图像处理算法及神经网络模型。接下来，我们将在这些基础上继续深入研究，以达到更好的研究效果。