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钢板表面缺陷检测技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-31页
   ·课题背景第14-15页
   ·钢板表面常见缺陷第15-16页
   ·钢板表面缺陷检测技术的研究及应用现状第16-30页
     ·钢板表面缺陷检测技术的发展第17-20页
     ·机器视觉表面缺陷检测技术的研究及应用第20-23页
     ·机器视觉表面缺陷识别算法综述第23-28页
     ·机器视觉检测系统的误差及标定方法第28-29页
     ·机器视觉表面缺陷检测系统面临的主要问题第29-30页
   ·本文研究的主要内容第30-31页
第2章 基于前端缺陷分离的表面缺陷检测系统第31-56页
   ·引言第31页
   ·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统第31-40页
     ·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统体系结构第31-33页
     ·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统实现方法第33-35页
     ·表面缺陷检测系统光路设计第35页
     ·表面缺陷检测系统参数分析第35-39页
     ·表面缺陷检测系统同步方法研究第39-40页
   ·缺陷采集器的研制第40-49页
     ·缺陷采集器的结构设计第40-42页
     ·CCD接口板的设计第42页
     ·模拟信号处理板的设计第42页
     ·缺陷预处理和通讯板的设计第42-44页
     ·缺陷采集及预处理控制器硬核设计第44-48页
     ·缺陷采集器实物图第48-49页
   ·高速光纤-PCI接口卡的研制第49-50页
   ·缺陷采集实验及分析第50-54页
     ·实验系统的建立第50-51页
     ·不同速度缺陷采集实验第51-52页
     ·不同阈值缺陷采集实验第52-54页
   ·本章小结第54-56页
第3章 线阵表面缺陷检测系统标定方法研究第56-78页
   ·引言第56页
   ·系统光电响应非均匀性标定研究第56-68页
     ·系统光电响应模型第56-58页
     ·光电响应非均匀性的原因分析第58-59页
     ·光电响应非均匀性模型第59-60页
     ·光电响应非均匀性的度量方法第60-61页
     ·基于系统辨识的非均匀性标定方法研究第61-63页
     ·系统光电响应非均匀标定实验研究第63-68页
   ·系统成像几何模型标定研究第68-77页
     ·系统几何成像线性模型第68-69页
     ·系统畸变模型第69-70页
     ·系统成像模型标定方法研究第70-71页
     ·系统成像模型标定实验研究第71-77页
   ·本章小结第77-78页
第4章 缺陷分割及特征提取方法研究第78-106页
   ·引言第78页
   ·基于粒子群优化的自动阈值分割第78-88页
     ·基于二维最大类间方差的自动阈值缺陷分割第78-81页
     ·粒子群优化二维最大类间方差阈值搜索第81-83页
     ·PSO中惯性因子进化策略的改进研究第83-85页
     ·缺陷分割实验与分析第85-88页
   ·缺陷特征的提取第88-98页
     ·缺陷的一阶统计特征第88-90页
     ·缺陷的二阶统计特征第90-95页
     ·缺陷的不变矩特征第95-96页
     ·缺陷特征的标准化处理第96-98页
   ·缺陷特征的降维处理第98-105页
     ·缺陷特征选择规则第98-100页
     ·基于主分量分析(PCA)的特征降维第100-102页
     ·基于独立分量分析(ICA)的特征降维第102-103页
     ·主体个体相融合的特征降维方法第103-104页
     ·特征降维结果第104-105页
   ·本章小结第105-106页
第5章 基于支持向量机的缺陷分类算法研究第106-122页
   ·引言第106-107页
   ·基于支持向量机的缺陷分类第107-117页
     ·基于支持向量机的两类分类第107-112页
     ·基于OWA算子的多类支持向量机第112-117页
   ·缺陷分类实验和结果分析第117-121页
   ·本章小结第121-122页
结论第122-124页
参考文献第124-135页
攻读博士学位期间所发表的论文第135-137页
致谢第137-138页
个人简历第138页

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