| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及重要意义 | 第9-11页 |
| ·油管螺纹参数检测方法及相关理论 | 第11-16页 |
| ·国内外油管螺纹检测方法概述 | 第11-13页 |
| ·涉及学科及相关理论 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 油管螺纹图像采集 | 第17-31页 |
| ·油管螺纹图像采集系统构成 | 第17-20页 |
| ·总体外部机械系统 | 第17-18页 |
| ·机构运动控制系统 | 第18-19页 |
| ·螺纹图像采集软件流程 | 第19-20页 |
| ·高速工业相机 | 第20-24页 |
| ·CCD工作原理 | 第20-21页 |
| ·相机参数选择 | 第21-23页 |
| ·镜头参数选择 | 第23-24页 |
| ·照明光源 | 第24-25页 |
| ·图像获取 | 第25-28页 |
| ·相机调试 | 第25-27页 |
| ·图像采集 | 第27-28页 |
| ·图像质量影响因素 | 第28-31页 |
| 第3章 油管螺纹图像处理 | 第31-47页 |
| ·图像降噪 | 第31-35页 |
| ·平滑滤波-领域平均法 | 第31-33页 |
| ·中值滤波—非线性滤波 | 第33-34页 |
| ·自适应中值滤波 | 第34-35页 |
| ·图像增强 | 第35-40页 |
| ·对比度增强 | 第36-38页 |
| ·直方图均衡化增强 | 第38-39页 |
| ·小波分析在图像增强中的应用 | 第39-40页 |
| ·基于灰度的分割 | 第40-42页 |
| ·直方图阈值法 | 第40-41页 |
| ·自动阈值法—OSTU法 | 第41页 |
| ·自动阈值迭代法—分水岭算法 | 第41-42页 |
| ·图像边缘检测 | 第42-47页 |
| ·Roberts算子 | 第43页 |
| ·Prewitt算子 | 第43页 |
| ·LOG(Laplacian of Gaussian)算子 | 第43-44页 |
| ·Sobel算子 | 第44-45页 |
| ·基于数学形态学的边界提取 | 第45-47页 |
| 第4章 油管螺纹参数识别 | 第47-67页 |
| ·油管螺纹图像边界直线拟合 | 第47-49页 |
| ·油管螺纹检测系统测量比确定 | 第49-50页 |
| ·标准图像测量 | 第49-50页 |
| ·测量比的确定 | 第50页 |
| ·油管螺纹几何参数识别 | 第50-57页 |
| ·螺纹锥度测量 | 第51-52页 |
| ·螺纹螺距测量 | 第52-53页 |
| ·螺纹牙高测量 | 第53-55页 |
| ·螺纹牙型角测量 | 第55-56页 |
| ·螺纹中径测量 | 第56-57页 |
| ·油管螺纹几何参数获取实验 | 第57-62页 |
| ·数据采集试验台 | 第57-58页 |
| ·选定标准油管螺纹 | 第58页 |
| ·量规与软件测量油管螺纹参数 | 第58-62页 |
| ·油管螺纹判废方法 | 第62-67页 |
| ·基于标准数据比对的方法 | 第62-63页 |
| ·神经网络在油管判废中的应用 | 第63-67页 |
| 第5章 油管螺纹参数识别系统软件实现 | 第67-77页 |
| ·油管螺纹允差图像识别软件系统架构 | 第67-70页 |
| ·软件系统开发流程 | 第67-69页 |
| ·软件系统总体架构 | 第69-70页 |
| ·系统登录与用户注册功能 | 第70-71页 |
| ·图像采集功能 | 第71-72页 |
| ·测量比标定功能 | 第72-73页 |
| ·图像处理功能 | 第73-75页 |
| ·数据管理功能 | 第75-76页 |
| ·软件其他功能 | 第76-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |