| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| 1．1 磨损故障监测的意义 | 第9-10页 |
| 1．2 铁谱技术的发展 | 第10-11页 |
| 1．3 图像处理技术在铁谱技术中的应用 | 第11-12页 |
| 1．4 铁谱磨粒识别的智能化发展 | 第12-15页 |
| 1．4．1 铁谱磨粒识别的主要内容 | 第12-13页 |
| 1．4．2 铁谱磨粒识别的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1．5 本论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 磨损机理与磨粒特征 | 第16-26页 |
| 2．1 磨损分类 | 第16-17页 |
| 2．1．1 按磨损机理分类 | 第16-17页 |
| 2．1．2 按磨损形式分类 | 第17页 |
| 2．2 磨损机理和磨粒的生成 | 第17-21页 |
| 2．2．1 粘着磨损 | 第17-18页 |
| 2．2．2 磨料磨损 | 第18-19页 |
| 2．2．3 表面滚动接触疲劳磨损 | 第19-20页 |
| 2．2．4 腐蚀磨损 | 第20-21页 |
| 2．3 磨粒种类及特征 | 第21-25页 |
| 2．3．1 与粘着磨损有关的磨粒 | 第21-22页 |
| 2．3．2 与磨料磨损有关的磨粒 | 第22-23页 |
| 2．3．3 与疲劳磨损有关的磨粒 | 第23-24页 |
| 2．3．4 与腐蚀磨损有关的磨粒 | 第24-25页 |
| 2．4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 磨粒图像数字化处理 | 第26-35页 |
| 3．1 数字图像处理步骤和基本要求 | 第26-27页 |
| 3．2 数字图像的平滑 | 第27-28页 |
| 3．3 数字图像的滤波 | 第28-30页 |
| 3．4 数字图像边缘检测 | 第30-34页 |
| 3．4．1 一阶梯度算子 | 第31-32页 |
| 3．4．2 二阶梯度模板匹配法 | 第32-34页 |
| 3．5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 磨粒图像分割 | 第35-41页 |
| 4．1 灰度阈值分割 | 第35-38页 |
| 4．2 HSI颜色模型法图像分割 | 第38-40页 |
| 4．3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 磨粒特征提取 | 第41-53页 |
| 5．1 磨粒特征分析简介 | 第41-42页 |
| 5．2 磨粒形貌参数 | 第42-46页 |
| 5．3 磨粒颜色特征参数 | 第46-47页 |
| 5．4 磨粒纹理特征参数 | 第47-52页 |
| 5．4．1 纹理概念简介 | 第47-48页 |
| 5．4．2 灰度共生矩阵 | 第48-50页 |
| 5．4．3 磨粒图像纹理特征描述 | 第50-52页 |
| 5．5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 模糊识别的仿真实现 | 第53-63页 |
| 6．1 模糊理论简介 | 第53-55页 |
| 6．1．1 模糊集合和隶属函数 | 第53-54页 |
| 6．1．2 模糊集合的基本运算 | 第54-55页 |
| 6．2 模糊模式识别方法 | 第55-58页 |
| 6．2．1 模糊模式识别直接方法(用最大隶属原则) | 第55页 |
| 6．2．2 模糊模式识别间接方法(贴近度与择近原则) | 第55-56页 |
| 6．2．3 磨粒模糊识别的自动分类设计 | 第56-57页 |
| 6．2．4 样本学习 | 第57-58页 |
| 6．2．5 识别过程 | 第58页 |
| 6．3 基于模糊模式识别的磨粒自动分类 | 第58-59页 |
| 6．4 仿真试验 | 第59-62页 |
| 6．5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 7．1 论文所做的主要工作 | 第63-64页 |
| 7．2 研究发展方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第69页 |