| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 表面粗糙度测量方法概述(国内外研究现状) | 第15-19页 |
| 1.2.1 表面粗糙度 | 第15-16页 |
| 1.2.2 触针仪器测量 | 第16-17页 |
| 1.2.3 机器视觉粗糙度测量方法介绍 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第19-22页 |
| 1.3.1 问题的提出 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文的研究思路 | 第20页 |
| 1.3.3 本文的主要内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 迁移学习方法研究 | 第22-29页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 迁移学习问题定义 | 第22-26页 |
| 2.2.1 迁移学习的定义 | 第23-25页 |
| 2.2.2 分布差异性度量函数 | 第25-26页 |
| 2.3 迁移学习方法介绍 | 第26-28页 |
| 2.3.1 直推式迁移学习 | 第26-27页 |
| 2.3.2 归纳式迁移学习 | 第27页 |
| 2.3.3 无监督迁移学习 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 磨削表面粗糙度机器视觉测量方法研究 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 磨削样块虚拟实体生成 | 第29-34页 |
| 3.2.1 基于快速傅里叶变换的高斯随机粗糙表面数字化点云生成 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于Johnson转换系统的磨削表面数字化点云生成 | 第32-33页 |
| 3.2.3 磨削表面三维实体建模 | 第33-34页 |
| 3.3 基于彩色信息的磨削表面视觉测量指标设计 | 第34-36页 |
| 3.3.1 混叠区域面积指标 | 第34-35页 |
| 3.3.2 相对混叠度指标 | 第35-36页 |
| 3.4 粗糙度视觉测量实验 | 第36-38页 |
| 3.4.1 实际实验 | 第36-37页 |
| 3.4.2 仿真实验 | 第37-38页 |
| 3.5 数据分析与讨论 | 第38-44页 |
| 3.5.1 改进指标性能分析 | 第40-43页 |
| 3.5.2 迁移学习可行性分析 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于直推式迁移学习的磨削表面粗糙度测量 | 第45-60页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.2 基于迁移核学习的磨削表面粗糙度测量 | 第46-53页 |
| 4.2.1 预备知识 | 第47-49页 |
| 4.2.2 迁移核学习 | 第49-51页 |
| 4.2.3 实验验证 | 第51-53页 |
| 4.3 基于迁移成分分析的磨削表面粗糙度测量 | 第53-58页 |
| 4.3.1 预备知识 | 第53-54页 |
| 4.3.2 迁移成分分析 | 第54-57页 |
| 4.3.3 实验验证 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于归纳式迁移学习的磨削表面粗糙度测量 | 第60-70页 |
| 5.1 引言 | 第60-61页 |
| 5.1.1 问题描述 | 第60-61页 |
| 5.2 预备知识 | 第61-63页 |
| 5.2.1 岭回归 | 第61页 |
| 5.2.2 核岭回归 | 第61-63页 |
| 5.3 基于迁移核岭回归的磨削表面粗糙度测量 | 第63-66页 |
| 5.3.1 基于知识杠杆的迁移学习 | 第63-66页 |
| 5.4 实验验证 | 第66-69页 |
| 5.4.1 合成数据集回归预测 | 第66-68页 |
| 5.4.2 磨削表面粗糙度测量 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第80页 |