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融合主成分分析和灰色关联分析的磨粒识别研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题研究的背景和意义第11-12页
   ·铁谱分析技术简介第12-15页
     ·铁谱分析技术的发展和意义第12-13页
     ·智能铁谱分析技术的研究现状第13-14页
     ·智能铁谱分析技术的不足第14-15页
   ·本文研究的思路及结构框架第15-17页
     ·研究的方法和目的第15-16页
     ·本文的思路及结构框架第16-17页
第二章 铁谱磨粒图像类型的智能识别方法介绍第17-27页
   ·机械磨损的机理与形式第17-21页
     ·机械磨损的机理和磨损形式第17-19页
     ·磨粒分类第19-21页
     ·磨粒特征第21页
   ·磨粒的智能识别方法第21-26页
     ·主成分分析理论第22-25页
     ·灰色系统理论第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 磨粒图像预处理与分割第27-40页
   ·图像预处理第27-34页
     ·图像滤波、增强第27-29页
     ·图像边缘检测、图像二值化第29-32页
     ·数学形态学运算第32-34页
   ·图像分割第34-39页
     ·图像阈值分割第35-36页
     ·均值漂移分割第36页
     ·金字塔分割第36-37页
     ·分水岭分割第37-38页
     ·图像分割方法的选取第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 磨粒数字化特征参数及磨粒识别第40-66页
   ·磨粒形貌的数字化特征第40-45页
     ·磨粒形状特征第40-41页
     ·磨粒纹理特征第41-44页
     ·表面颜色特征第44-45页
   ·不同类型磨粒数字化特征参数对比分析第45-51页
     ·试验设计第45-47页
     ·试验结果第47-51页
   ·灰色关联分析和主成分分析在磨粒类型识别中的应用第51-56页
     ·基于灰色关联分析算法的磨粒识别第51-52页
     ·基于主成分分析算法的磨粒识别第52-54页
     ·基于主成分分析算法的磨粒类型识别应用举例第54-56页
   ·不同类型磨粒的识别方法第56-65页
     ·氧化物磨粒的识别方法第56-57页
     ·严重滑动磨粒和疲劳磨粒的识别方法第57-60页
     ·不同类型的磨粒识别第60-65页
   ·本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-68页
   ·本文的要点及主要工作第66-67页
   ·对本课题的展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73页

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