冰刀磨损量测量算法及其硬件实现的研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·课题来源与研究范围 | 第7页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·冰刀研磨机研究现状 | 第8-9页 |
| ·刀具磨损测量研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 冰刀刀刃磨损量测量方案流程及系统结构 | 第11-15页 |
| ·前言 | 第11页 |
| ·测量方案流程 | 第11-13页 |
| ·测量系统的整体结构 | 第13页 |
| ·系统各部分的功能 | 第13-15页 |
| 第三章 刀刃磨损量测量原理 | 第15-30页 |
| ·前言 | 第15页 |
| ·冰刀刀刃的建模 | 第15-17页 |
| ·理论测量公式 | 第17-21页 |
| ·刀刃磨损量与椭圆半径的关系 | 第17-18页 |
| ·刀刃散射光强与椭圆半径的关系 | 第18-21页 |
| ·神经网络及其在刀刃磨损测量中的应用 | 第21-30页 |
| ·人工神经网络 | 第22-27页 |
| ·维数灾难和特征提取 | 第27-28页 |
| ·前向神经网络用于刀刃磨损测量 | 第28-30页 |
| 第四章 测量算法的设计及其仿真分析 | 第30-48页 |
| ·前言 | 第30页 |
| ·测量算法的设计 | 第30-36页 |
| ·CCD 信号的特征提取 | 第30-31页 |
| ·神经网络学习算法 | 第31-34页 |
| ·神经网络的结构优化 | 第34-36页 |
| ·测量算法的仿真试验及分析 | 第36-48页 |
| ·Matlab 神经网络工具箱简介 | 第36-38页 |
| ·训练样本的生成 | 第38-40页 |
| ·特征提取算法的检验 | 第40页 |
| ·神经网络的训练 | 第40-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第五章 刀刃磨损量测量方法的硬件实现方案 | 第48-73页 |
| ·前言 | 第48页 |
| ·测量装置系统结构 | 第48-54页 |
| ·刀刃磨损量测量的数据流程 | 第48-49页 |
| ·磨损量测量装置的整体结构 | 第49-53页 |
| ·数据的标定 | 第53-54页 |
| ·系统各模块的软硬件设计 | 第54-70页 |
| ·基于FPGA 的线阵CCD 数据采集模块的设计 | 第54-64页 |
| ·DSP 和数据采集模块之间的接口 | 第64-66页 |
| ·数据处理模块 | 第66-70页 |
| ·测量算法性能评估 | 第70-73页 |
| ·实时性 | 第70-71页 |
| ·精确度 | 第71-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 摘要 | 第79-84页 |
| ABSTRACT | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
