基于机器视觉的受电弓磨耗检测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Content | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 论文选题的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 传统检测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 安装在机车上的检测系统 | 第13-16页 |
| 1.2.3 在线式智能化检测系统 | 第16-20页 |
| 1.3 本文的主要工作内容 | 第20-22页 |
| 第二章 检测系统框架及测量原理 | 第22-37页 |
| 2.1 检测系统框架组成 | 第22-35页 |
| 2.1.1 检测系统的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.1.2 检测系统的硬件 | 第24-30页 |
| 2.1.3 检测系统硬件的安装 | 第30-35页 |
| 2.2 测量内容及原理 | 第35-36页 |
| 2.2.1 测量内容 | 第35页 |
| 2.2.2 测量原理 | 第35-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 图像处理算法分析 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 算法描述 | 第37-41页 |
| 3.3 TRIZ理论的物质-场分析 | 第41-42页 |
| 3.4 算法改进研究 | 第42-44页 |
| 3.4.1 问题的描述 | 第42-43页 |
| 3.4.2 基于物理冲突的区域模板尺寸确定 | 第43页 |
| 3.4.3 基于技术冲突的解决方案 | 第43-44页 |
| 3.5 算法实现过程及计算结果 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 受电弓检测系统软件设计及结果分析 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 系统软件设计 | 第49-58页 |
| 4.2.1 图像采集分析软件 | 第49-53页 |
| 4.2.2 用户应用软件 | 第53-58页 |
| 4.3 结果分析和改进 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 学位期间发表的论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
