为了加强故障信息数据挖掘力度,减少人力物力资源浪费,解决机械故障图像检测的特征信息、高分辨属性描述清晰度有限等问题,在决策树算法的基础上构建一种诊断机械故障信息挖掘方法。对机械故障检测图像中连续小波进行离散化处理,提取小波变换特征,将多次分解后的小波变换特征集成为并行结构;根据包含小波变换特征集并行结构的子集节点,在决策树算法中引入C4.5算法,优化挖掘出具有较高取值信息增益的灰度级,并通过校正矩阵将每个样本图像构造成多个不同的训练数据集,去除不同的属性子集,形成众多深度树,重复选择,直到得到目标数据。仿真实验结果表明,所提出的算法具有计算简单、挖掘效率高等优点,能够在最短时间内获取最优数据挖掘结果,可以广泛应用在现实生活中。

利用图像检测技术检测螺纹参数时,从图像中提取清晰准确的螺纹轮廓是检测的基础。首先从图像获取误差和随机检测误差两方面分析了图像检测中误差产生的原因,基于LabVIEW图像处理模块利用图像增强数据、图像过滤、边缘检测算法对图像进行预处理;然后通过计算确定标定系数、设置坐标系,实现像素坐标系到真实坐标系的转换,在MATLAB中利用最小二乘法对螺纹图像的牙型进行重构、中径进行拟合;最后以M14圆柱外螺纹为例,将所提方法的螺纹参数检测结果与实测值和标准值进行比较,结果显示,螺距和中径误差在0.0015μm以内,牙型角误差在0.01°以内。

X射线实时成像检测技术经过十多年的发展，已日臻成熟并广泛应用于航天、航空和机械等行业。该技术基于计算机图像处理技术，实现图像检测的数字化和实时化，它具有检测速度快、图像清晰和成本低廉等优点，在检测灵敏度方面，与传统的X射线照相法几乎相当，因而在一些场合可替代它。

介绍超探中国像显示检测，波形检测认识方法和手段的不同与区别，超声波形检测中符号，符号系统的意义，超声波形检测的特点及使用中应注意的几个问题。

为获得更清晰的图像检测效果，在超声波波动传播原理的基础上，采用超声阵列检测方法设计超声层析成像（CT）系统。将射线追踪算法引入到层析成像中，基于SIRT重建算法，实现速度重建。通过数值仿真表明：层析成像效果得到明显改善。

文中对数字印刷品检测系统工作流程进行了简单介绍,着重研究了系统中MATLAB对检测图像进行去噪和锐化预处理的方法,有效提高了系统的检测精度。