机器视觉系统下的机车轮对踏面损伤检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 机器视觉系统下的机车轮对踏面损伤检测系统 | 第21-26页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 机车轮对踏面损伤检测系统概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 机车轮对图像采集系统 | 第21-23页 |
| 2.2.2 机车轮对图像处理系统 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 机器视觉系统下的机车轮对图像预处理 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 机车轮对踏面提取 | 第26-33页 |
| 3.2.1 机车轮对踏面粗定位 | 第26-28页 |
| 3.2.2 机车轮对踏面精提取 | 第28-33页 |
| 3.3 机车轮对踏面图像增强 | 第33-39页 |
| 3.3.1 机车轮对踏面图像光照补偿 | 第33-37页 |
| 3.3.2 机车轮对踏面图像灰度变换 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 机器视觉系统下的机车轮对踏面损伤检测研究 | 第42-61页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 机车轮对踏面损伤特征分析 | 第42-43页 |
| 4.3 机器视觉系统下的机车轮对踏面损伤检测方法 | 第43-59页 |
| 4.3.1 踏面分区 | 第43-44页 |
| 4.3.2 可疑区域提取 | 第44-49页 |
| 4.3.3 损伤轮廓点检测 | 第49-50页 |
| 4.3.4 损伤区域分割 | 第50-56页 |
| 4.3.5 损伤区域合并 | 第56-59页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于SVM的机车轮对踏面损伤判定 | 第61-73页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 损伤可疑区域纹理特征分析 | 第61-67页 |
| 5.2.1 灰度共生矩阵生成参数确定 | 第61-65页 |
| 5.2.2 损伤可疑区域纹理特征选取 | 第65-67页 |
| 5.3 机车轮对踏面损伤判定 | 第67-69页 |
| 5.3.1 支持向量机 | 第67-68页 |
| 5.3.2 机车轮对踏面损伤判定结果 | 第68-69页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80页 |
