| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·选题目的和意义 | 第11页 |
| ·钢球表面缺陷检测的研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·钢球表面缺陷检测技术简述 | 第14-16页 |
| ·模式识别技术概述 | 第16-18页 |
| ·数字图像处理及模式识别技术在机械工程领域的应用举例 | 第18页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 钢球表面缺陷检测机构设计与仿真 | 第20-33页 |
| ·机构改进方案设计 | 第20-25页 |
| ·钢球表面缺陷检测实验结构设计 | 第20页 |
| ·钢球表面缺陷检测实验平台的搭建 | 第20-22页 |
| ·实验平台机构改进与优化设计 | 第22-25页 |
| ·检测系统机械结构运动学仿真 | 第25-29页 |
| ·检测机构零件动态装配 | 第26-27页 |
| ·添加运动副及伺服电机 | 第27-28页 |
| ·检测仪机械机构运动学仿真 | 第28-29页 |
| ·钢球表面缺陷检测机构的新检测环境研究 | 第29-32页 |
| ·油液下检测理论分析及油箱设计分析 | 第30-31页 |
| ·油液介质下新检测机构的方案设计 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 钢球表面展开运动动力学仿真分析 | 第33-46页 |
| ·软件的选用 | 第33-34页 |
| ·机构建模软件的选择 | 第33页 |
| ·机构动力学仿真软件的选择 | 第33-34页 |
| ·建模与仿真接口模块的选择 | 第34页 |
| ·展开机构动力学仿真流程设计 | 第34-36页 |
| ·展开机构动力学仿真分析 | 第36-44页 |
| ·传递模型到ADAMS | 第36-37页 |
| ·创建约束副、添加驱动力及施加载荷 | 第37-38页 |
| ·钢球展开运动参数理论值计算 | 第38-39页 |
| ·展开机构运动仿真参数设置 | 第39-40页 |
| ·仿真结果及后处理分析 | 第40-44页 |
| ·钢球展开过程中实际运动情况分析 | 第44-45页 |
| ·仿真分析中钢球运动状态分析 | 第44-45页 |
| ·钢球运动状态优化方案 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于图像技术的钢球表面缺陷检测与识别 | 第46-62页 |
| ·图像预处理及特征提取 | 第46-52页 |
| ·图像预处理 | 第47-49页 |
| ·钢球表面缺陷边界标定 | 第49-50页 |
| ·钢球表面缺陷特征提取 | 第50-52页 |
| ·钢球表面缺陷模式识别研究 | 第52-55页 |
| ·形状参数的定义及作用 | 第52-53页 |
| ·钢球表面缺陷模式识别流程图设计 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·基于BP 神经网络的钢球表面缺陷模式识别研究 | 第55-61页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第55-56页 |
| ·BP 神经网络设计方法 | 第56-57页 |
| ·钢球缺陷图像的神经网络样本采集 | 第57-58页 |
| ·钢球表面缺陷模式识别神经网络模型的建立 | 第58-60页 |
| ·钢球表面缺陷预测样本测试 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 油液介质下钢球表面缺陷检测研究 | 第62-74页 |
| ·检测介质(油液)选型 | 第62-63页 |
| ·工业摄像机像素分辨率标定 | 第63-68页 |
| ·系统检测像素分辨率标定实验设计 | 第64-65页 |
| ·标定实验数据采集及处理 | 第65-66页 |
| ·标定误差分析及标定结果 | 第66-68页 |
| ·油液介质下检测流程及算法设计 | 第68-73页 |
| ·图像采集方法 | 第68页 |
| ·空气环境与油液环境下图像采集效果对比分析 | 第68-70页 |
| ·空气环境与油液环境下图像处理效果对比分析 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |