棉花加工过程中籽棉预处理关键技术研究
摘要 | 第1-15页 |
Abstract | 第15-19页 |
主要物理量名称及符号表 | 第19-23页 |
第1章 绪论 | 第23-35页 |
·背景及意义 | 第23-24页 |
·国内外当前研究现状 | 第24-30页 |
·籽棉预处理工艺介绍 | 第24-26页 |
·国外籽棉预处理工艺 | 第26-29页 |
·国内籽棉预处理工艺 | 第29页 |
·籽棉预处理工艺存在的主要问题 | 第29-30页 |
·本文的主要内容 | 第30-34页 |
·研究平台 | 第30-32页 |
·研究内容 | 第32-33页 |
·文章结构 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第2章 籽棉烘干机理分析及多目标控制模型的建立 | 第35-55页 |
·引言 | 第35-36页 |
·籽棉烘干工艺分析 | 第36-38页 |
·籽棉烘干工艺介绍 | 第36-37页 |
·籽棉烘干存在的问题 | 第37-38页 |
·烘干机理分析 | 第38-41页 |
·微波烘干原理 | 第38-39页 |
·微波烘干与热风烘干对比 | 第39-41页 |
·籽棉烘干试验平台构建 | 第41-43页 |
·籽棉热风烘干与微波烘干对比试验 | 第43-47页 |
·试验材料 | 第43页 |
·试验设备 | 第43页 |
·试验方法 | 第43页 |
·热风烘干试验设计与结果分析 | 第43-45页 |
·微波烘干试验设计与结果分析 | 第45-47页 |
·籽棉微波-热风联合烘干试验设计及建模 | 第47-54页 |
·试验材料、设备及方法 | 第47页 |
·试验设计 | 第47-49页 |
·试验结果 | 第49页 |
·籽棉烘干多目标控制模型的建立 | 第49-51页 |
·单因素作用对各目标影响分析 | 第51-52页 |
·多因素耦合作用对各目标影响分析 | 第52-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第3章 籽棉含杂量在线检测装置构建 | 第55-73页 |
·引言 | 第55-56页 |
·工业相机选型 | 第56-58页 |
·镜头的选型 | 第58-59页 |
·光源选型与布局 | 第59-68页 |
·光源类型选择 | 第60页 |
·光源颜色选择 | 第60-63页 |
·光源布局 | 第63-68页 |
·采样机构设计 | 第68-70页 |
·在线检测装置检验 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第4章 基于灰度共生矩阵的籽棉含杂量在线检测算法 | 第73-101页 |
·引言 | 第73-74页 |
·光照补偿 | 第74-75页 |
·图像分割算法介绍 | 第75-77页 |
·基于区域的分割方法 | 第75-76页 |
·基于边缘的分割方法 | 第76页 |
·结合特定工具的分割方法 | 第76-77页 |
·含杂籽棉图像分析 | 第77-81页 |
·试验材料 | 第78页 |
·试验设备 | 第78-79页 |
·试验方法 | 第79页 |
·籽棉及杂质图像灰度直方图分析 | 第79-81页 |
·基于灰度共生矩阵的籽棉含杂量在线检测算法 | 第81-100页 |
·图像纹理 | 第81-83页 |
·灰度共生矩阵 | 第83-85页 |
·纹理特征参数 | 第85-86页 |
·θ对纹理特征的影响 | 第86-87页 |
·d对纹理特征的影响 | 第87-90页 |
·灰度级对纹理特征的影响 | 第90-96页 |
·不等距灰度级压缩方法 | 第96-98页 |
·算法检测试验 | 第98-100页 |
·本章小结 | 第100-101页 |
第5章 基于试验研究的籽棉清理多目标控制模型 | 第101-123页 |
·引言 | 第101页 |
·籽棉清理工艺分析 | 第101-105页 |
·籽棉清理原理 | 第101-102页 |
·籽棉清理设备 | 第102-105页 |
·籽棉清理工艺 | 第105页 |
·籽棉清理试验设计 | 第105-108页 |
·试验材料 | 第105页 |
·试验设备 | 第105-106页 |
·试验方法 | 第106-107页 |
·试验设计 | 第107-108页 |
·试验结果与分析 | 第108-122页 |
·试验结果 | 第109-110页 |
·籽棉清理多目标模型的建立 | 第110-115页 |
·单因素作用对各目标影响分析 | 第115-119页 |
·多因素耦合作用对各目标影响分析 | 第119-122页 |
·本章小结 | 第122-123页 |
第6章 基于混沌粒子群算法的籽棉预处理优化控制 | 第123-143页 |
·引言 | 第123页 |
·基于混沌粒子群优化控制算法 | 第123-130页 |
·粒子群优化算法 | 第123-124页 |
·混沌优化算法 | 第124-125页 |
·改进的混沌粒子群优化算法 | 第125-127页 |
·改进的混沌粒子群优化算法性能 | 第127-128页 |
·改进的混沌粒子群优化算法应用 | 第128-130页 |
·系统总体方案设计 | 第130-133页 |
·系统软件设计 | 第133-138页 |
·实际运行效果 | 第138-142页 |
·本章小结 | 第142-143页 |
第7章 结论和展望 | 第143-145页 |
·全文总结 | 第143-144页 |
·主要创新点 | 第144页 |
·展望 | 第144-145页 |
附录 | 第145-157页 |
参考文献 | 第157-171页 |
博士期间发表论文、参与的科研项目及证书 | 第171-177页 |
致谢 | 第177-178页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第178页 |