| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 工件表面粗糙度测量意义 | 第12-13页 |
| 1.2 工件表面质量检测的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 数字图像处理的发展及研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 存在的不足 | 第15-16页 |
| 1.2.3 对传统表面粗糙度测量仪的改进 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标、内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 数字图像处理基础 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 数字图像的采集 | 第21页 |
| 2.3 色彩系统 | 第21-22页 |
| 2.4 数字图像 | 第22-24页 |
| 2.4.1 灰度图像 | 第23页 |
| 2.4.2 二值图像 | 第23-24页 |
| 2.5 图像预处理 | 第24页 |
| 2.6 图像灰度化 | 第24-25页 |
| 2.7 图像降噪 | 第25-29页 |
| 2.7.1 图像滤波 | 第25-26页 |
| 2.7.2 滤波形式 | 第26-29页 |
| 2.8 小波分解 | 第29-32页 |
| 2.8.1 小波基函数 | 第30-31页 |
| 2.8.2 连续小波基函数的选择 | 第31-32页 |
| 2.9 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 数字图像处理在检测工件表面粗糙度中的应用 | 第33-46页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 工件表面粗糙度灰度图的应用 | 第34-37页 |
| 3.3 表面粗糙度噪声去除方法研究 | 第37-44页 |
| 3.3.1 中值滤波在工件表面图想处理中的应用 | 第39-41页 |
| 3.3.3 巴特沃斯频域滤波在加工工件表面图像处理中的应用 | 第41-43页 |
| 3.3.4 三种滤波在工件加工表面图处理中的应用 | 第43-44页 |
| 3.4 小波变换在加工的工件表面图像中的应用 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 工件表面图像纹理特征提取算法 | 第46-52页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 图像分析 | 第47-48页 |
| 4.3 纹理提取 | 第48-49页 |
| 4.4 表面粗糙度计算 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 加工工件中表面粗糙的分析计算 | 第52-63页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 图像检测系统的硬件集成 | 第52-54页 |
| 5.2.1 系统集成性能 | 第53页 |
| 5.2.2 照明技术 | 第53页 |
| 5.2.3 高速图像数据传输 | 第53-54页 |
| 5.3 车削表面粗糙度样块的制作 | 第54-55页 |
| 5.4 获取加工工件表面图像 | 第55页 |
| 5.5 工件加工表面图的图像预处理 | 第55-56页 |
| 5.5.1 原始工件加工表面图 | 第56页 |
| 5.5.2 表面粗糙度纹理特征提取 | 第56页 |
| 5.6 加工工件中碳化物工件加工表面图处理结果与分析 | 第56-62页 |
| 5.6.1 应用Open CV对处理后的工件加工表面图随机分割 | 第56-58页 |
| 5.6.2 结果分析 | 第58-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 总结 | 第63页 |
| 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70页 |
