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基于烧结机尾断面图像的烧结质量人工智能检测方法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-12页
    1.2 烧结矿质量检测技术简介第12-14页
    1.3 国内外研究现状与发展方向第14页
    1.4 本课题主要工作与研究内容第14-17页
第2章 烧结质量检测方法的研究与推理规则的建立第17-23页
    2.1 混合料水分大小的检测方法与推理规则第17-18页
        2.1.1 烧结专家判断混合料水分大小的经验与方法第17页
        2.1.2 基于烧结机尾断面图像的烧结矿混合料水分推理规则的建立第17-18页
    2.2 烧结混合料布料均匀性的检测方法与推理规则第18-20页
        2.2.1 烧结专家判断混合料均匀性的经验与方法第19页
        2.2.2 基于烧结机尾断面图像的烧结混合料均匀性推理规则的建立第19-20页
    2.3 烧结过程过烧、欠烧和工况正常的检测方法与推理规则第20-21页
        2.3.1 烧结专家判断过烧、欠烧和正常的经验与方法第20-21页
        2.3.2 基于烧结机尾断面图像的烧结过烧、欠烧与正常的推理规则的建立第21页
    2.4 烧结矿FeO含量的检测方法与推理规则第21-22页
        2.4.1 烧结专家判断FeO含量的经验与检测方法第21-22页
        2.4.2 基于烧结机尾断面图像的FeO含量的推理规则的建立第22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 烧结机尾最佳断面图像的获取第23-37页
    3.1 烧结过程的简要介绍第23页
    3.2 烧结机尾最佳断面图像第23-24页
    3.3 固定时间间隔获取最佳断面图像第24-25页
    3.4 外触发法采集最佳断面图像第25页
    3.5 基于烧结机尾断面图像亮度变化的最佳断面图像的选取方法第25-35页
        3.5.1 断面图像序列亮度变化的研究第25-32页
        3.5.2 基于断面图像序列亮度研究的最佳断面图像选取算法的实现第32-35页
    3.6 本章小结第35-37页
第4章 烧结机尾断面图像的预处理第37-57页
    4.1 数字图像采样与量化第37-38页
    4.2 烧结机尾断面图像的灰度化处理第38-39页
    4.3 烧结机尾断面图像的增强第39-46页
        4.3.1 断面图像的滤波处理第40-46页
        4.3.2 断面图像对比度的改变第46页
    4.4 烧结机尾断面图像的分割第46-52页
        4.4.1 断面图像二值化第46-47页
        4.4.2 最佳机尾断面图像分割方法的研究第47-50页
        4.4.3 拍摄图像断面图像分割方法的研究第50-52页
    4.5 烧结机尾断面图像的边缘检测第52-55页
        4.5.1 图像边缘检测技术的简介第52-54页
        4.5.2 图像形态学基础第54-55页
    4.6 本章小结第55-57页
第5章 烧结机尾断面特征参数的提取与烧结质量的判断第57-67页
    5.1 烧结机尾断面特征参数的提取第57-60页
        5.1.1 混合料水分情况的特征提取第57-58页
        5.1.2 布料均匀程度的特征提取第58页
        5.1.3 过烧、欠烧、正常的特征提取第58-59页
        5.1.4 FeO含量等级的特征提取第59-60页
    5.2 烧结质量的判断第60-66页
        5.2.1 烧结混合料水分的判断第60-61页
        5.2.2 烧结混合料布料均匀性的判断第61-62页
        5.2.3 烧结过烧、欠烧、工况正常的判断第62页
        5.2.4 FeO含量等级的判断第62-66页
    5.3 本章小结第66-67页
第6章 系统实现与实验结果分析第67-93页
    6.1 系统硬件的选型与分析第67-74页
        6.1.1 工业摄像机与镜头的选择第67-71页
        6.1.2 图像传输方式的选择第71-73页
        6.1.3 其它系统附属设备的选择第73-74页
    6.2 系统软件设计第74-81页
        6.2.1 软件开发平台的选择第74-76页
        6.2.2 软件主要功能设计第76页
        6.2.3 软件模块功能说明第76-77页
        6.2.4 程序主界面设计第77-81页
    6.3 系统实验结果分析第81-91页
    6.4 本章小结第91-93页
第7章 结论与展望第93-95页
    7.1 结论第93-94页
    7.2 展望第94-95页
参考文献第95-99页
致谢第99页

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