基于图像处理的列车故障自动检测系统设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题背景、来源、研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·数字图像处理技术的发展现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第9-10页 |
| 第2章 系统的总体方案设计 | 第10-28页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第10-23页 |
| ·列车故障动态检测系统简述 | 第10-13页 |
| ·心盘螺栓图片的特征 | 第13-16页 |
| ·算法开发平台概述 | 第16-17页 |
| ·故障识别算法的整体流程 | 第17-23页 |
| ·图像处理经典算法 | 第23-27页 |
| ·图像的数学模型 | 第23-24页 |
| ·二值化 | 第24页 |
| ·平滑滤波 | 第24-25页 |
| ·灰度、梯度映射 | 第25页 |
| ·Hough 变换 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 故障的定位 | 第28-54页 |
| ·定位中间竖杆 | 第28-33页 |
| ·定位中间横杆 | 第33-36页 |
| ·判定型别 | 第36-40页 |
| ·定位螺栓区域左边缘 | 第40-44页 |
| ·定位螺栓中心线 | 第44-50页 |
| ·分割螺栓区域 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 故障的识别 | 第54-66页 |
| ·图像配准 | 第54-56页 |
| ·图像配准概述 | 第54页 |
| ·图像配准的一般模型 | 第54-55页 |
| ·本课题采用的方法 | 第55-56页 |
| ·故障识别的算法描述 | 第56-64页 |
| ·螺栓区域的特征分析 | 第56-58页 |
| ·识别算法的描述 | 第58-62页 |
| ·故障的识别效果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 算法的优化与识别结果的统计分析 | 第66-73页 |
| ·主要优化思想 | 第66-67页 |
| ·已进行的优化 | 第67-69页 |
| ·统计与分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
