钢中析出粒子测量及形态分类系统的设计研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·粒子分析与测试技术简介 | 第11-13页 |
| ·粒子分析与识别技术的应用现状 | 第13-16页 |
| ·钢中析出粒子的测量及形态分类的研究意义 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容和方法 | 第16-18页 |
| ·本研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·方法实现 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 钢中析出粒子图像处理系统与图像预处理 | 第19-28页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·钢中析出粒子图像处理系统构成 | 第19-20页 |
| ·系统的构成 | 第19-20页 |
| ·本文使用的图像处理系统模型及算法流程 | 第20页 |
| ·图像处理软件 | 第20-21页 |
| ·图像的增强 | 第21-25页 |
| ·领域平均滤波法 | 第22-24页 |
| ·中值滤波法 | 第24-25页 |
| ·图像的灰度修正 | 第25-27页 |
| ·原理与算法 | 第25-26页 |
| ·均衡后效果图 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 钢中析出粒子图像分割及形态学处理 | 第28-40页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·析出粒子与复杂背景的分割 | 第29页 |
| ·阈值分割 | 第29-34页 |
| ·阈值分割方法回顾 | 第30-31页 |
| ·自适应方法 | 第31-34页 |
| ·二值分割图像的后处理 | 第34-38页 |
| ·数学形态学 | 第34-35页 |
| ·数学形态学的四种基本运算 | 第35-36页 |
| ·团聚粒子的分离及粒子空洞的填充 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 析出粒子测量及形态分类研究 | 第40-49页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·区域标定 | 第40-45页 |
| ·像素标记算法 | 第40-41页 |
| ·算法分析 | 第41-43页 |
| ·对像素点标记算法的改进 | 第43-44页 |
| ·递归标记算法描述 | 第44-45页 |
| ·试验效果 | 第45页 |
| ·尺寸标定 | 第45-46页 |
| ·粒子参数测量 | 第46-48页 |
| ·几何形态特征的提取 | 第46-48页 |
| ·粒径的测量 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 析出粒子形态的自动分类模块设计 | 第49-56页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·BP神经网络分类器 | 第49-50页 |
| ·析出粒子神经网络形态分类器设计 | 第50-55页 |
| ·网络结构参数设定 | 第50-52页 |
| ·样本采集 | 第52-53页 |
| ·网络训练 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 析出粒子自动测量与形态分类应用实例分析 | 第56-62页 |
| ·自动测量与形态分类方法应用及结果分析 | 第56-60页 |
| ·与人工测量分类结果对比分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 析出粒子测量与形态分类系统的设计 | 第62-76页 |
| ·总体及硬件系统框架 | 第62页 |
| ·软件系统设计 | 第62-67页 |
| ·面向对象的程序设计方法 | 第62-63页 |
| ·软件模型与设计思路 | 第63-64页 |
| ·系统编程环境 | 第64-65页 |
| ·软件具体实现设计 | 第65-67页 |
| ·系统功能及应用 | 第67-75页 |
| ·系统主界面 | 第67页 |
| ·文件管理 | 第67-68页 |
| ·图像编辑 | 第68-70页 |
| ·图像预处理 | 第70-71页 |
| ·二值分割 | 第71-72页 |
| ·形态学处理 | 第72-73页 |
| ·金相参数测定 | 第73-74页 |
| ·形态分类 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第八章 结论与后续展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·后续与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 在校期间发表的论文目录 | 第83页 |
