首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于改进稀疏表征与二部图模型的碎矿粒度检测

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
        1.1.1 课题来源第8页
        1.1.2 研究目的及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 颗粒粒度检测技术研究现状第9-10页
        1.2.2 碎矿图像分割算法研究现状第10-12页
    1.3 碎矿图像粒度测定存在的难点第12页
    1.4 论文的研究内容和组织结构第12-14页
        1.4.1 主要研究内容第12-13页
        1.4.2 论文组织结构第13-14页
第2章 矿石破碎的工艺流程与图像采集第14-19页
    2.1 引言第14页
    2.2 矿石破碎的工艺流程第14-15页
    2.3 碎矿的图像采集第15-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第3章 基于改进稀疏表征与二部图分割模型第19-40页
    3.1 基于稀疏表征二部图的图像分割原理第19-21页
        3.1.1 稀疏表征第19-20页
        3.1.2 二部图第20-21页
    3.2 基于改进稀疏表征二部图分割模型第21-25页
        3.2.1 稀疏表征二部图第21-22页
        3.2.2 基于改进稀疏表征的二部图分割模型第22-25页
    3.3 标准图像库BSDS300实验结果与分析第25-38页
        3.3.1 评价指标第25-26页
        3.3.2 实验参数研究第26-35页
        3.3.3 实验对比第35-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 改进的稀疏表征二部图在碎矿图像中的应用第40-51页
    4.1 碎矿粒度的特征参数第40-42页
    4.2 碎矿检测平台概述第42-43页
    4.3 碎矿图像分割结果与分析第43-50页
        4.3.1 实验参数分析第43-47页
        4.3.2 碎矿粒度检测第47-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第5章 总结与展望第51-52页
    5.1 全文总结第51页
    5.2 工作展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
附录第56页

论文共56页,点击 下载论文
上一篇:基于蛙眼视觉特性的运动目标检测方法研究
下一篇:基于Linnik的多波长表面形貌测量系统及其软件设计