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LOM快速成型机智能防火系统的研究

第一章 绪论第1-16页
 §1-1 LOM激光快速成型机第8-9页
  1-1-1 快速原型制造技术RPM第8页
  1-1-2 LOM系统的特点及存在的问题第8-9页
 §1-2 火灾探测报警系统的发展第9-14页
  1-2-1 火灾特征第9-10页
  1-2-2 火灾探测报警技术的发展现状第10-11页
  1-2-3 火灾探测传感器的种类第11页
  1-2-4 感烟型传感器第11-12页
  1-2-5 感温型传感器第12页
  1-2-6 火焰型传感器第12-13页
  1-2-7 图像自动识别火灾的探测技术第13-14页
 §1-3 课题的意义及主要工作内容第14-16页
  1-3-1 研究课题的意义第14页
  1-3-2 本文的主要研究内容第14-16页
第二章 基于单片机的智能防火报警系统的设计第16-27页
 §2-1 智能防火报警系统的整体方案第16-17页
  2-1-1 面临的困难第16页
  2-1-2 智能防火报警系统的构成第16页
  2-1-3 系统实现的关键第16页
  2-1-4 智能防火报警系统的技术要求第16-17页
 §2-2 火灾报警系统的硬件设计第17-21页
  2-2-1 传感器的选择第17页
  2-2-2 紫外线传感器的检测原理第17-19页
  2-2-3 基于单片机的火灾报警系统的设计第19-21页
 §2-3 火灾报警系统的软件设计第21-26页
  2-3-1 软件完成的任务第21页
  2-3-2 火灾报警控制器的软件模块设计第21-23页
  2-3-3 火灾判定阈值的选定第23-24页
  2-3-4 火灾信号的处理方法第24-26页
 §2-4 本章小结第26-27页
第三章 基于图像视觉的智能监控系统第27-49页
 §3-1 计算机视觉概述第27-28页
  3-1-1 三个层次第27页
  3-1-2 视觉表示框架第27-28页
 §3-2 图像型火灾探测技术第28-30页
  3-2-1 计算机图像处理技术第28-29页
  3-2-2 计算机视觉监控系统的整体方案第29-30页
 §3-3 计算机视觉监控系统的建立第30-34页
  3-3-1 系统的设计要求第30页
  3-3-2 总体框架第30页
  3-3-3 系统的硬件结构第30-33页
  3-3-4 监测系统软件结构第33-34页
 §3-4 图像采集第34-36页
  3-4-1 CCD图像采集技术第34页
  3-4-2 CCD的工作原理及特点第34-35页
  3-4-3 图像采集转换技术第35页
  3-4-4 图像控制模块的功能第35-36页
 §3-5 图像预处理第36-40页
  3-5-1 图像平滑第36-38页
  3-5-2 图像锐化第38页
  3-5-3 图像增强第38-40页
 §3-6 图像特征提取与图像分割第40-44页
  3-6-1 图像分割第40页
  3-6-2 常用的图像分割技术第40-41页
  3-6-3 边缘检测第41-44页
  3-6-4 火灾图像的分割和描述第44页
 §3-7 数学形态学图象处理第44-45页
  3-7-1 图像腐蚀第44-45页
  3-7-2 图像膨胀第45页
  3-7-3 数学形态算子的应用第45页
 §3-8 图像智能识别模型及算法第45-48页
  3-8-1 火灾的影像表现形式第45-46页
  3-8-2 基于规则的火灾智能识别第46-47页
  3-8-3 断纸的影像表现形式第47页
  3-8-4 断纸识别第47-48页
 §3-9 本章小结第48-49页
第四章 基于图像视觉的实验结果第49-52页
 4-1-1 系统技术性能第49页
 4-1-2 系统技术指标第49页
 4-1-3 监控系统界面第49-50页
 4-1-4 报警输出第50页
 4-1-5 实验结果第50-52页
结论第52-53页
参考文献第53-56页
致谢第56页

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