| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 钢材表面质量检测技术研究概况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 人工检测技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无损检测技术 | 第13-14页 |
| 1.2.3 机器视觉检测技术 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 热轧型钢表面缺陷测量分类系统的总体设计 | 第20-26页 |
| 2.1 本文系统的样本选取 | 第20-22页 |
| 2.1.1 样本选取方法 | 第20页 |
| 2.1.2 成分测试及缺陷形态观察 | 第20-22页 |
| 2.2 本文系统的设计方案 | 第22-23页 |
| 2.3 本文系统的结构设计 | 第23-25页 |
| 2.3.1 本文系统的硬件设计 | 第23-24页 |
| 2.3.2 本文系统的软件设计 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 热轧型钢表面开裂型缺陷的测量分类研究 | 第26-45页 |
| 3.1 表面开裂型缺陷成因探析 | 第26-28页 |
| 3.1.1 表面开裂型缺陷的微观特征 | 第26-27页 |
| 3.1.2 表面开裂型缺陷的形成演化过程 | 第27-28页 |
| 3.2 表面开裂型缺陷图像预处理研究 | 第28-35页 |
| 3.2.1 平滑滤波去噪 | 第28-30页 |
| 3.2.2 直方图均衡化 | 第30-32页 |
| 3.2.3 局部自适应阈值分割 | 第32-35页 |
| 3.3 表面开裂型缺陷的测量与分类 | 第35-42页 |
| 3.3.1 缺陷特征分段及区域标定 | 第35-38页 |
| 3.3.2 缺陷最小子段形态分类 | 第38-40页 |
| 3.3.3 缺陷表征参数的建立及提取 | 第40-41页 |
| 3.3.4 表面开裂型缺陷的测量分类结果 | 第41-42页 |
| 3.4 表面开裂型缺陷的控制措施 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 热轧型钢表面异质型缺陷的测量分类研究 | 第45-55页 |
| 4.1 表面异质型缺陷的微观特征 | 第45-46页 |
| 4.2 表面异质型缺陷图像预处理研究 | 第46-48页 |
| 4.3 表面异质型缺陷的测量与分类 | 第48-54页 |
| 4.3.1 缺陷边缘特征描述 | 第48-50页 |
| 4.3.2 缺陷区域特征描述 | 第50-51页 |
| 4.3.3 表面异质型缺陷的测量分类结果 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 热轧型钢表面缺陷测量分类系统的实现与实例分析 | 第55-72页 |
| 5.1 界面实现及功能模块演示 | 第55-60页 |
| 5.2 本文所建系统的工程应用实例分析 | 第60-70页 |
| 5.2.1 表面开裂型缺陷应用实例分析 | 第60-63页 |
| 5.2.2 表面异质型缺陷应用实例分析 | 第63-67页 |
| 5.2.3 重轨钢轨底面缺陷应用实例分析 | 第67-70页 |
| 5.3 与人工模式测量结果对比 | 第70页 |
| 5.4 本文所建系统的非典型缺陷应用实例分析 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 后续研究工作建议 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间所获科研成果 | 第79页 |