| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第14-21页 |
| 1.2.1 基于介质的油液渗漏检测方法 | 第15页 |
| 1.2.2 基于传感器的油液渗漏检测方法 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于动态模型的油液渗漏检测方法 | 第17页 |
| 1.2.4 基于小波变换法的油液渗漏检测方法 | 第17-18页 |
| 1.2.5 基于神经网络的油液渗漏检测方法 | 第18页 |
| 1.2.6 基于人工嗅觉系统的油液渗漏检测方法 | 第18页 |
| 1.2.7 基于机器视觉的油液渗漏检测方法 | 第18-21页 |
| 1.3 液压元件渗漏检测系统的关键技术 | 第21-22页 |
| 1.4 本课题主要的研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 液压元件图像配准算法研究 | 第23-38页 |
| 2.1 图像配准算法数学模型 | 第23-26页 |
| 2.1.1 刚体变换 | 第23-24页 |
| 2.1.2 相似变换 | 第24页 |
| 2.1.3 仿射变换 | 第24页 |
| 2.1.4 投影变换 | 第24-25页 |
| 2.1.5 非线性变换 | 第25页 |
| 2.1.6 空间变换模型选择 | 第25-26页 |
| 2.2 基于SURF特征及CPD点集的图像配准算法 | 第26-33页 |
| 2.2.1 SURF特征提取与匹配 | 第26-28页 |
| 2.2.2 RANSAC算法剔除误匹配点对 | 第28-30页 |
| 2.2.3 CPD点集配准 | 第30-32页 |
| 2.2.4 结合SURF特征及CPD点集的图像配准 | 第32-33页 |
| 2.3 试验结果与分析 | 第33-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 液压元件缝隙图像增强算法研究 | 第38-48页 |
| 3.1 暗通道先验理论 | 第38-41页 |
| 3.2 基于改进暗通道的液压元件缝隙图像增强算法 | 第41-45页 |
| 3.2.1 大气光值估计 | 第41-42页 |
| 3.2.2 基于改进暗通道先验的初始透射率估算 | 第42页 |
| 3.2.3 透射率的优化 | 第42-45页 |
| 3.2.4 增强结果计算 | 第45页 |
| 3.3 试验结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 液压元件油液渗漏检测算法研究 | 第48-60页 |
| 4.1 基于差分法的图像分割算法 | 第48-49页 |
| 4.1.1 背景建模 | 第48页 |
| 4.1.2 前景检测 | 第48-49页 |
| 4.1.3 图像分割结果 | 第49页 |
| 4.2 渗漏区域特征分析 | 第49-54页 |
| 4.2.1 形状特征 | 第50-51页 |
| 4.2.2 灰度特征 | 第51-52页 |
| 4.2.3 纹理特征 | 第52-53页 |
| 4.2.4 液压元件油液渗漏图像特征提取结果 | 第53-54页 |
| 4.3 基于支持向量机的渗漏识别方法 | 第54-59页 |
| 4.3.1 支持向量机算法原理 | 第54-58页 |
| 4.3.2 试验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 液压元件油液渗漏检测系统设计及试验分析 | 第60-70页 |
| 5.1 液压元件油液渗漏检测系统设计指标 | 第60页 |
| 5.2 液压元件油液渗漏检测系统的总体方案设计 | 第60页 |
| 5.3 系统硬件设备选型 | 第60-62页 |
| 5.4 系统软件设计 | 第62-66页 |
| 5.4.1 软件主界面介绍 | 第64页 |
| 5.4.2 账号登录模块 | 第64-65页 |
| 5.4.3 相机设置模块 | 第65页 |
| 5.4.4 图像采集显示模块 | 第65页 |
| 5.4.5 渗漏检测模块 | 第65-66页 |
| 5.4.6 检测区域设置模块 | 第66页 |
| 5.5 系统测试及结果分析 | 第66-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 前景展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |