| 第1章 绪论 | 第1-26页 |
| ·油液磨粒检测数字化方法的重要性 | 第16页 |
| ·研究问题的提出 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-22页 |
| ·磨粒检测的复杂性 | 第17-19页 |
| ·基于磨粒分析的磨损模式识别方法研究 | 第19-21页 |
| ·油液在线检测仪器及其磨粒在油液中的运动机理 | 第21页 |
| ·磨粒图像的3D分析技术 | 第21-22页 |
| ·主要研究内容 | 第22-24页 |
| ·本文研究的内容安排 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第2章 磨粒图像采集装置的设计与磨粒沉积动力学分析 | 第26-40页 |
| ·磨粒采集装置的设计 | 第26-29页 |
| ·采集装置的总体设计 | 第26-27页 |
| ·油池的结构设计 | 第27-28页 |
| ·光散射对油池成像的影响 | 第28页 |
| ·显微镜条件下的油池作用 | 第28-29页 |
| ·油液的运动特性 | 第29-31页 |
| ·流体粘度 | 第29页 |
| ·牛顿流体、非牛顿流体 | 第29-30页 |
| ·磨粒受到的升力 | 第30页 |
| ·固液两相流体中磨粒受到的力 | 第30-31页 |
| ·微粒沉积原理 | 第31-34页 |
| ·理想假设条件 | 第31-32页 |
| ·油池中试样的流动模型 | 第32-33页 |
| ·微粒动力学 | 第33-34页 |
| ·水平油池中的磨粒受力分析 | 第34-39页 |
| ·竖直油池中的磨粒受力分析 | 第36页 |
| ·磨粒动力性能观察试验 | 第36-38页 |
| ·油池的放置方法对磨粒运动状态的影响 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第3章 磨粒图像处理与基本参数采集 | 第40-62页 |
| ·磨粒图像计算机处理的发展 | 第40-41页 |
| ·磨粒图像处理的一般步骤 | 第41-50页 |
| ·图像预处理 | 第43-48页 |
| ·人工构建背景光的校正 | 第48-50页 |
| ·图像分割 | 第50-53页 |
| ·阈值法分割 | 第51-52页 |
| ·彩色图象的分割 | 第52页 |
| ·磨粒标号 | 第52-53页 |
| ·磨粒形貌基本几何参数 | 第53-61页 |
| ·磨粒图像的特征提取 | 第53-59页 |
| ·磨粒参数优化 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第4章 磨粒边界轮廓分析方法 | 第62-83页 |
| ·磨粒边缘信息的表达 | 第62-66页 |
| ·磨粒边缘信息坐标采集 | 第62-64页 |
| ·磨粒边缘搜索坐标顺序计算方法 | 第64-65页 |
| ·磨粒图像边缘的分析处理 | 第65-66页 |
| ·磨粒的轮廓谱 | 第66-73页 |
| ·磨粒重心与磨粒轮廓的距离谱分析方法 | 第67-68页 |
| ·连续函数的傅立叶变换 | 第68页 |
| ·离散傅立叶变换 | 第68-70页 |
| ·边缘轮廓的谱估计与分析 | 第70-73页 |
| ·磨粒的边缘曲率分析方法 | 第73-82页 |
| ·曲率半径 | 第73-74页 |
| ·Spike参数磨粒分析法 | 第74-75页 |
| ·图像曲率的计算图像处理的改进模型 | 第75-77页 |
| ·轮廓边缘凸凹性特征 | 第77-78页 |
| ·边缘曲率对边缘凹进的感知 | 第78-79页 |
| ·统计的峰度和偏度对轮廓评价的意义 | 第79-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 第5章 磨粒图像表面纹理和颜色分析 | 第83-110页 |
| ·表面纹理识别的基本方法 | 第83-84页 |
| ·表面纹理描述 | 第83-84页 |
| ·磨粒图像纹理产生的原因 | 第84页 |
| ·基于纹理法线上亮度极小、极大值边缘检测 | 第84-88页 |
| ·滑动磨粒与疲劳磨粒的纹理 | 第84-85页 |
| ·极小值变尺度边界切线数学模型和方法 | 第85-88页 |
| ·边界切线纹理边缘检测试验 | 第88页 |
| ·基于极大、极小纹理处理方法分析 | 第88页 |
| ·滑动磨粒表面纹理分析 | 第88-94页 |
| ·纹理骨架化方法 | 第89页 |
| ·除去曲线的交点 | 第89-90页 |
| ·磨粒的纹理方向 | 第90-91页 |
| ·直线度或曲线度的表现方法研究 | 第91-92页 |
| ·滑动磨粒与疲劳磨粒的表面纹理对比分析 | 第92-94页 |
| ·基于共生矩阵磨粒表面纹理分析方法 | 第94-102页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第94-96页 |
| ·共生矩阵试验与磨粒特性 | 第96-100页 |
| ·磨粒图像表面灰度共生矩阵特征参数分析 | 第100-102页 |
| ·基于主成分分析算法的磨粒分类 | 第102-107页 |
| ·HSV颜色模型颜色特征 | 第102-103页 |
| ·实验数据采集 | 第103-104页 |
| ·分析方法 | 第104-107页 |
| ·基于主成分共生矩阵表面纹理分析 | 第107页 |
| ·基于铁谱磨粒磁化方向的自动识别方法 | 第107-109页 |
| ·磨粒方向确定 | 第108页 |
| ·磨粒方向统计分析 | 第108-109页 |
| ·磨粒方向与磨粒磁性和非磁性分析 | 第109页 |
| ·小结 | 第109-110页 |
| 第6章 基于显微镜磨粒三维表面测量和图像重构的方法研究 | 第110-136页 |
| ·显微镜三维表面测量的理论方法 | 第110-117页 |
| ·基于显微镜的三维表面数据采集 | 第110-111页 |
| ·导致三维表面模糊的原因 | 第111-114页 |
| ·三维表面多层图像采集 | 第114页 |
| ·显微镜的分辨率 | 第114-116页 |
| ·焦点深度 | 第116-117页 |
| ·显微镜在不同焦平面的测量方法 | 第117-118页 |
| ·显微镜不同焦平面的标定方法 | 第117-118页 |
| ·球的直径测量 | 第118页 |
| ·球的高度与直径的关系 | 第118页 |
| ·光学显微镜三维图像重构原理分析 | 第118-123页 |
| ·焦平面范围内的纹理滤波 | 第119-120页 |
| ·不同算子处理的效果 | 第120-121页 |
| ·小波焦平面处理方法的研究 | 第121-123页 |
| ·焦平面二值图像形状学处理方法 | 第123-127页 |
| ·膨胀 | 第123-124页 |
| ·腐蚀 | 第124页 |
| ·开启运算和闭合运算 | 第124-125页 |
| ·其它二值图像形状学处理处理方法 | 第125-126页 |
| ·形状学处理在焦平面分析中应用 | 第126-127页 |
| ·不同焦平面的图像拼接方法 | 第127-135页 |
| ·不同的焦平面图像采集 | 第128页 |
| ·不同焦平面表面纹理的合成 | 第128-130页 |
| ·物体表面的三维信息的采集 | 第130-132页 |
| ·焦平面的漏洞和补救 | 第132-134页 |
| ·其它焦平面的图像的合成方法及其改进 | 第134-135页 |
| ·小结 | 第135-136页 |
| 第7章 磨粒覆盖面积定量分析方法 | 第136-150页 |
| ·磨粒覆盖面积测量方法 | 第136-139页 |
| ·铁谱片光电光度计定量分析 | 第136-137页 |
| ·谱片磨粒覆盖面积采集 | 第137-139页 |
| ·磨粒覆盖面积的分析方法 | 第139-142页 |
| ·总磨损量 | 第139-140页 |
| ·磨损严重度 | 第140页 |
| ·磨损严重度指数 | 第140页 |
| ·大磨粒百分数 | 第140-141页 |
| ·曲线下面积和组合铁谱密度 | 第141-142页 |
| ·磨粒覆盖面积趋势分析与PQ指数测量对比 | 第142-149页 |
| ·磨损趋势图 | 第142-143页 |
| ·铁谱趋势定量分析方法修订 | 第143-146页 |
| ·磨粒的大小对覆盖面积的影响 | 第146-147页 |
| ·磨粒大小对磨粒特征分析影响 | 第147页 |
| ·PQ指数测量基本原理及试验数据采集 | 第147-148页 |
| ·磨粒覆盖面积图像分析方法与PQ指数测量分析方法的对比 | 第148-149页 |
| ·小结 | 第149-150页 |
| 第8章 磨粒类型分析与识别的方法 | 第150-177页 |
| ·磨粒类型识别方法 | 第150-151页 |
| ·磨粒的分类与特征 | 第151-158页 |
| ·磨粒的特征 | 第151-154页 |
| ·磨粒形态边缘特征 | 第154-155页 |
| ·磨粒表面纹理特征 | 第155页 |
| ·磨粒颜色特征 | 第155-157页 |
| ·磨粒大小特征 | 第157-158页 |
| ·磨粒形态参数聚类分析 | 第158-163页 |
| ·聚类分析基本规则 | 第158-159页 |
| ·单参数聚类分析 | 第159-160页 |
| ·磨粒形态多参数聚类分析 | 第160-162页 |
| ·磨粒识别主成分聚类分析 | 第162-163页 |
| ·基于磨粒轮廓曲率的磨粒类型模糊识别 | 第163-173页 |
| ·评判集的构造 | 第163页 |
| ·因素集的构造 | 第163页 |
| ·参数模糊评价标准 | 第163页 |
| ·隶属函数的确定 | 第163-164页 |
| ·分析不同磨粒与其它磨粒的各种参数之间的距离 | 第164-170页 |
| ·模糊推理规则 | 第170页 |
| ·建立因素的模糊关系 | 第170-172页 |
| ·模糊综合评判 | 第172-173页 |
| ·磨粒识别的相互关系 | 第173-176页 |
| ·磨粒识别次序 | 第173-174页 |
| ·磨粒识别各参数的特性优先权分配 | 第174-176页 |
| ·模糊神经网络样本参数的聚类分析 | 第176页 |
| ·小结 | 第176-177页 |
| 第9章 总结与展望 | 第177-180页 |
| ·本论文的主要工作 | 第177-178页 |
| ·研究的创新点 | 第178页 |
| ·展望 | 第178-180页 |
| 参考文献 | 第180-192页 |
| 附表 | 第192-197页 |
| 附录：攻读博士学位期间发表的论文、申请的专利和参加的科研项目 | 第197-199页 |
