| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的目的意义 | 第9页 |
| 1.2 稀土萃取研究概况 | 第9-11页 |
| 1.2.1 稀土萃取分离过程 | 第9-11页 |
| 1.2.2 稀土组分含量检测方法 | 第11页 |
| 1.3 机器视觉技术 | 第11-13页 |
| 1.3.1 机器视觉技术发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 机器视觉在稀土元素组分含量检测中的应用 | 第13页 |
| 1.4 图像分割技术 | 第13-14页 |
| 1.5 主要研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 第二章 稀土元素组分含量快速检测系统 | 第16-25页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 检测系统硬件设计 | 第16-20页 |
| 2.3 检测系统软件设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 虚拟仪器技术 | 第20-22页 |
| 2.3.2 MATLAB与LabVIEW混合编程 | 第22页 |
| 2.3.3 稀土元素组分含量快速检测系统模块组成 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 模糊C-均值聚类分割算法 | 第25-34页 |
| 3.1 概述 | 第25页 |
| 3.2 模糊集合理论 | 第25-26页 |
| 3.3 模糊C-均值聚类算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 数据集的C划分 | 第26-27页 |
| 3.3.2 模糊C-均值聚类算法 | 第27-29页 |
| 3.4 FCM聚类算法相关参数确定 | 第29-31页 |
| 3.4.1 聚类个数确定 | 第29-30页 |
| 3.4.2 隶属度矩阵以及聚类中心的初始化 | 第30-31页 |
| 3.4.3 模糊加权指数m的确定 | 第31页 |
| 3.5 本文FCM聚类算法实现 | 第31-33页 |
| 3.5.1 像素与聚类中心的距离 | 第31-32页 |
| 3.5.2 FCM聚类算法实现 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 Pr/Nd混合溶液图像污渍点处理及颜色特征提取 | 第34-46页 |
| 4.1 概述 | 第34页 |
| 4.2 Pr/Nd混合溶液污渍点处理 | 第34-38页 |
| 4.2.1 采集溶液图像 | 第34-36页 |
| 4.2.2 溶液图像滤波 | 第36页 |
| 4.2.3 溶液图像分割 | 第36-38页 |
| 4.3 颜色特征提取 | 第38-40页 |
| 4.4 组分含量检测 | 第40页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第40-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-49页 |
| 5.1 结论 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |