| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 前言 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 表面粗糙度测量技术综述 | 第8-11页 |
| 1.2.1 表面粗糙度测量发展历史 | 第8-9页 |
| 1.2.2 接触式测量方法 | 第9页 |
| 1.2.3 非接触式测量方法 | 第9-11页 |
| 1.3 课题研究目的和内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 表面粗糙度定义和激光散斑成因分析 | 第14-22页 |
| 2.1 表面粗糙度定义 | 第14页 |
| 2.2 与表面粗糙度相关的概念 | 第14-15页 |
| 2.3 粗糙度评定参数 | 第15-18页 |
| 2.3.1 与微观不平度高度有关的参数 | 第15-17页 |
| 2.3.2 与微观不平度间距有关的参数 | 第17页 |
| 2.3.3 与微观不平度形状有关的参数 | 第17-18页 |
| 2.4 激光散斑的基本理论 | 第18-21页 |
| 2.4.1 散斑的形成 | 第18-19页 |
| 2.4.2 散斑的数学描述 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 激光散斑图像采集系统及图像预处理 | 第22-34页 |
| 3.1 散斑图像采集系统 | 第22-25页 |
| 3.1.1 表面粗糙度比较样块 | 第22-23页 |
| 3.1.2 半导体激光器 | 第23-24页 |
| 3.1.3 CCD相机 | 第24-25页 |
| 3.1.4 图像采集卡 | 第25页 |
| 3.2 激光散斑图像预处理 | 第25-32页 |
| 3.2.1 数字图像处理基础知识 | 第26-28页 |
| 3.2.2 散斑图像有效区域截取 | 第28页 |
| 3.2.3 光照不均匀性图像增强 | 第28-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于改进局部二值模式的零件表面加工类型识别 | 第34-49页 |
| 4.1 图像纹理特征描述 | 第34-37页 |
| 4.1.1 统计法纹理描述 | 第34-36页 |
| 4.1.2 基于模型的纹理描述 | 第36-37页 |
| 4.1.3 基于信号处理的纹理描述 | 第37页 |
| 4.2 局部二值模式的改进 | 第37-44页 |
| 4.2.1 经典的局部二值模式 | 第37-39页 |
| 4.2.2 融入幅值特征的局部二值模式 | 第39-44页 |
| 4.3 基于M-LBP纹理特征的表面加工类型分类 | 第44-48页 |
| 4.3.1 概率判别规则 | 第44-45页 |
| 4.3.2 Fisher分类器 | 第45-46页 |
| 4.3.3 K近邻法 | 第46-47页 |
| 4.3.4 零件表面加工类型识别 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于Tamura纹理特征的表面粗糙度检测 | 第49-57页 |
| 5.1 散斑图像的粗糙度特征F_(crs) | 第49-51页 |
| 5.2 散斑图像的对比度特征F_(con) | 第51-52页 |
| 5.3 散斑图像的方向度特征F_(dir) | 第52-54页 |
| 5.4 零件表面粗糙度测量模型建模 | 第54-56页 |
| 5.4.1 基于最小二乘法的曲线拟合 | 第54-55页 |
| 5.4.2 表面粗糙度测量模型 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 实验与分析 | 第57-62页 |
| 6.1 零件表面加工类型识别 | 第58-59页 |
| 6.2 零件表面粗糙度值测量 | 第59-61页 |
| 6.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者在攻读硕士学位期间学术成果 | 第68页 |