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图像处理在X射线无损检测中的应用研究的任务书
任务书
一、课题背景
随着现代工业的不断发展，X射线无损检测技术已逐渐成为工业检测领域的重要手段，其应用范围逐渐扩大，应用场景也更加多样。X射线无损检测技术在航天、汽车、机械、电力等领域都得到了广泛的应用，这些领域中的很多自然物体都是不同形状、大小、材料以及不同密度分布的，要提高检测的准确性、灵敏度和效率，就需要借助图像处理技术来进行分析处理。因此，对于图像处理在X射线无损检测中的应用研究已具有重要的实用价值。
二、课题任务
1.针对X射线无损检测中常见的图像质量问题，实现图像增强和去噪技术，提升图像的对比度和清晰度。
2.通过分析X射线透视图像的特点，构建适当的边缘检测算法，实现物体边缘的提取和定位。
3.设计基于深度学习的物体识别算法，针对不同材质和瑕疵类型的自动识别和分类。
4.结合X射线透视图像的几何特性，设计对位和跟踪算法，为后续拼接和三维重建提供可靠的基础。
5.实现有效的图像压缩和存储算法，使得大量的实时检测数据可以快速处理和存储。
三、课题要求
1.需要掌握计算机视觉和数学图像处理的基本理论和方法。
2.需要熟练使用MATLAB或者Python等图像处理工具。
3.需要熟悉深度学习算法，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用方法。
4.需要掌握计算机三维重建技术和点云处理技术。
5.需要具备一定的英文阅读和写作能力，能够阅读和理解相关的英文论文和文献。
四、预期成果
1.基于X射线透视图像的物体识别算法，并可以准确识别和分类材质和瑕疵类型。
2.实现X射线透视图像的图像增强和去噪技术，提升图像清晰度和对比度。
3.构建边缘检测算法并实现物体边缘的提取和定位。
4.设计对位和跟踪算法，为后续拼接和三维重建提供可靠的基础。
5.设计有效的图像压缩和存储算法，将大量的实时检测数据快速处理和存储。
6.综合以上成果，完成论文的撰写和相关PPT的制作。
五、研究时间安排
本课题的研究时间为6个月，其中前三个月主要进行理论研究和案例分析；后三个月主要进行算法设计和实现，最后1个月完成论文撰写和PPT制作。
六、参考文献
1.AbrasionsDetectioninIndustrialRadiography:ADistributedMachineLearningApproach.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2021.
2.X-raymicro-detectionofmetalcrackbasedonmachinelearning.Measurement,2019.
3.AnoveldeeplearningmethodfordetectionandidentificationofdefectsinX-rayimagesofthick-walledpressurevessels.Measurement,2019.
4.ThedevelopmentandapplicationofnewdigitalX-rayimaginginspectiontechnologytechnology.IISETransactionsonOccupationalErgonomicsandHumanFactors,2021.