基于视觉信息的索道钢丝绳检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 索道钢丝绳检测的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 物理机械检测方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 电子智能检测方法 | 第12-14页 |
| 1.3.3 视频处理技术脱索检测方法 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 索道的钢丝绳检测系统 | 第16-25页 |
| 2.1 索道监控系统与钢丝绳检测 | 第16-17页 |
| 2.2 检测系统组成 | 第17-22页 |
| 2.2.1 信息采集系统 | 第17-20页 |
| 2.2.2 信息分析系统 | 第20-22页 |
| 2.2.3 报警器 | 第22页 |
| 2.3 检测系统流程 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 索道图像预处理方法研究 | 第25-44页 |
| 3.1 索道图像预处理的作用 | 第25-26页 |
| 3.2 灰度预处理方案 | 第26-35页 |
| 3.2.1 图像灰度化处理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 灰度图像二值化 | 第27-28页 |
| 3.2.3 图像边缘检测 | 第28-35页 |
| 3.3 运动检测预处理方案 | 第35-41页 |
| 3.3.1 背景差分法 | 第36页 |
| 3.3.2 光流法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 帧间差分法 | 第38-41页 |
| 3.4 图像分割预处理方案 | 第41-43页 |
| 3.4.1 基于阈值的分割方法 | 第41页 |
| 3.4.2 基于图像边缘的分割方法 | 第41-42页 |
| 3.4.3 基于聚类的分割方法 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 钢丝绳检测方法研究 | 第44-58页 |
| 4.1 检测方案设计 | 第44页 |
| 4.2 Radon变换 | 第44-46页 |
| 4.2.1 Radon变换原理 | 第44-46页 |
| 4.2.2 Radon变换的缺点 | 第46页 |
| 4.3 Hough变换 | 第46-48页 |
| 4.3.1 Hough变换原理 | 第46-48页 |
| 4.3.2 Hough变换不足 | 第48页 |
| 4.4 钢丝绳检测结果 | 第48-55页 |
| 4.4.1 灰度预处理钢丝绳检测结果 | 第49-51页 |
| 4.4.2 运动检测预处理钢丝绳检测结果 | 第51-53页 |
| 4.4.3 图像分割预处理钢丝绳检测结果 | 第53-55页 |
| 4.5 ROI技术检测 | 第55-57页 |
| 4.5.1 ROI技术原理 | 第55-56页 |
| 4.5.2 ROI检测结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
