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基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·问题的提出与研究的意义第9-10页
   ·轮对踏面参数检测技术的发展现状第10-17页
     ·车辆轮对的静态检测技术第10-12页
     ·车辆轮对的动态检测技术第12-17页
   ·主要研究内容第17页
   ·本章小结第17-18页
第二章 轮对踏面检测系统的基本原理第18-26页
   ·数字图像处理基础第18-21页
     ·图像处理的发展和特点第18-19页
     ·数字图像处理的结构和数字化第19-20页
     ·数字图像处理的方法第20-21页
   ·机器视觉基础第21-23页
     ·机器视觉的基本原理第21-22页
     ·机器视觉的发展和应用第22-23页
   ·模式识别的理论基础第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 系统测量装置的总体设计第26-39页
   ·轮对的基础知识第26-29页
     ·轮对的形状及参数含义第26-27页
     ·轮对的损伤第27-29页
   ·检测系统工作原理第29-32页
   ·系统测量装置的总体结构第32-33页
   ·硬件的组成第33-38页
     ·运动控制模块第33-35页
     ·图像采集模块第35-38页
     ·微机系统第38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 轮对踏面检测系统的标定第39-49页
   ·摄像机标定方法概述第39-42页
     ·传统的摄像机标定方法第39-41页
     ·摄像机自标定方法第41页
     ·本系统标定方法的选用第41-42页
   ·标定模型第42页
   ·CCD摄像机引起的畸变及其校正第42-45页
   ·摄像机的标定第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 轮对踏面检测系统的图像处理第49-68页
   ·图像类型的转化与反色第49-51页
     ·图像类型的转化第49-50页
     ·图像的反色第50-51页
   ·图像的平滑第51-54页
   ·图像的锐化第54-56页
   ·图像的分割第56-61页
     ·图像分割方法概述第56-60页
     ·系统采用的图像分割方法第60-61页
   ·图像的细线化第61-63页
   ·图像的分析第63-67页
     ·采用差影法计算轮对的磨耗第63-65页
     ·轮缘高度和轮缘厚度的参数测量第65-66页
     ·其他轮对参数的测量第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 轮对踏面检测系统的软件设计第68-80页
   ·系统软件编程语言的选择和设计方案第68-70页
     ·编程语言的选择第68-69页
     ·设计方案第69-70页
   ·图像采集与处理模块的程序设计第70-78页
     ·图像采集的程序设计第70-73页
     ·图像处理的程序设计第73-78页
   ·数据管理模块的程序设计第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第七章 轮对踏面检测系统的实验研究第80-88页
   ·轮对踏面检测实例第80-86页
     ·轮对踏面图像采集和处理的实验第80-85页
     ·轮对踏面检测的数据管理模块第85-86页
   ·影响系统检测精度的因素分析第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第八章 结论与后续工作第88-90页
   ·结论第88-89页
   ·后续工作第89-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-95页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第95页

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