基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·钢轨与钢轨缺陷类型 | 第11-13页 |
| ·钢轨结构与材质 | 第11-12页 |
| ·钢轨表面缺陷存在形式 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容与结构 | 第14-16页 |
| 第2章 钢轨表面缺陷的视觉检测系统设计 | 第16-34页 |
| ·机器视觉概述 | 第16-19页 |
| ·定义 | 第16页 |
| ·机器视觉系统组成 | 第16-17页 |
| ·优点与应用 | 第17-19页 |
| ·视觉检测系统总体设计 | 第19-20页 |
| ·成像系统设计 | 第20-27页 |
| ·光源选型 | 第20-21页 |
| ·照明方案设计 | 第21-23页 |
| ·相机选型 | 第23-25页 |
| ·镜头选型 | 第25-27页 |
| ·图像采集系统设计 | 第27-33页 |
| ·相机采集速率的同步控制 | 第27-29页 |
| ·低速采集系统设计 | 第29-30页 |
| ·高速采集系统设计 | 第30-32页 |
| ·高低速切换装置设计 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 钢轨表面图像预处理 | 第34-49页 |
| ·钢轨表面缺陷视觉检测流程 | 第34页 |
| ·图像增强 | 第34-37页 |
| ·直方图均衡化 | 第35-36页 |
| ·直方图规定化 | 第36-37页 |
| ·图像去噪 | 第37-41页 |
| ·常用滤波方法 | 第38-40页 |
| ·自适应中值滤波 | 第40-41页 |
| ·轨道表面信息定位 | 第41-43页 |
| ·图像分割 | 第43-48页 |
| ·阈值分割 | 第44-45页 |
| ·区域生长 | 第45页 |
| ·边缘检测 | 第45-48页 |
| ·图像分割总结性分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 钢轨表面缺陷检测识别算法 | 第49-60页 |
| ·基于逐列扫描的缺陷检测 | 第49-52页 |
| ·设计思想 | 第49-50页 |
| ·算法实现 | 第50-51页 |
| ·检测结果分析 | 第51-52页 |
| ·基于边缘的缺陷检测 | 第52-54页 |
| ·设计思想 | 第52页 |
| ·算法实现 | 第52-54页 |
| ·基于神经网络的缺陷识别方法 | 第54-59页 |
| ·边界追踪与特征计算 | 第54-56页 |
| ·神经网络分类 | 第56-58页 |
| ·实现结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第67-68页 |
| 附录 B (攻读学位期间参加的科研项目) | 第68页 |
