基于模糊综合评价法的板带材表面缺陷严重程度的评价
| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究概况、水平及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·国外发展现状 | 第12-13页 |
| ·国内主要研究成果 | 第13页 |
| ·国内外发展现状总结 | 第13-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第14页 |
| ·研究的主要内容和方法 | 第14-18页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·研究的主要方法 | 第16-18页 |
| 第二章 冷轧带钢图像特征提取 | 第18-44页 |
| ·图像获取 | 第18-20页 |
| ·图像缺陷的分类 | 第20-21页 |
| ·图像增强 | 第21-38页 |
| ·基于灰度变换的图像增强 | 第22-24页 |
| ·基于直方图修正法的图像增强 | 第24-30页 |
| ·图像平滑 | 第30-34页 |
| ·图像锐化 | 第34-37页 |
| ·同态滤波 | 第37-38页 |
| ·图像恢复 | 第38-42页 |
| ·图像退化的数学模型 | 第39-40页 |
| ·图像退化的复原 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 缺陷图像的区域特征计算 | 第44-62页 |
| ·冷轧带钢缺陷边缘的提取 | 第45-51页 |
| ·图像二值化 | 第45-46页 |
| ·图像分割 | 第46-50页 |
| ·基于灰度阈值的图像分割技术 | 第46-47页 |
| ·基于区域的图像分割技术 | 第47-48页 |
| ·基于边界的图像分割技术 | 第48-50页 |
| ·改进的Sobel算法 | 第50-51页 |
| ·数学形态学 | 第51-53页 |
| ·数学形态学基础知识及原理 | 第51页 |
| ·数学形态学基本算法 | 第51-53页 |
| ·冷轧带钢表面缺陷区域特征的计算 | 第53-60页 |
| ·区域面积(S) | 第53-56页 |
| ·缺陷长度(L) | 第56-58页 |
| ·缺陷周长(C) | 第58-59页 |
| ·区域形状因子(R) | 第59页 |
| ·缺陷区域细长比(V) | 第59-60页 |
| ·特征测量的精度 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第四章 冷轧带钢表面缺陷严重程度评价 | 第62-75页 |
| ·板带材表面质量的意义 | 第62-63页 |
| ·模糊综合评价法 | 第63-65页 |
| ·模糊综合评判的概念 | 第63页 |
| ·应用模糊综合评判法的基本原则 | 第63-64页 |
| ·层次分析法简介 | 第64-65页 |
| ·应用模糊综合评价法对缺陷严重程度评价 | 第65-74页 |
| ·模糊综合评判方法对缺陷严重程度评价的意义 | 第65-66页 |
| ·模糊综合评判方法模型的建立 | 第66-68页 |
| ·应用模糊综合评价法对板带材表面缺陷严重程度评价 | 第68-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第五章 板带材缺陷严重程度软件编制 | 第75-80页 |
| ·开发环境 | 第75-77页 |
| ·Visual C++6.0开发特点 | 第75-76页 |
| ·Matlab软件特点 | 第76-77页 |
| ·本课题软件系统的构成 | 第77-78页 |
| ·Visual C++6.0开发界面 | 第77页 |
| ·Matlab数据库应用 | 第77-78页 |
| ·软件的辅助功能 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第六章 结论 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
