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异纤分拣机检测系统优化及参数标定研究

学位论文的主要创新点第3-4页
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-18页
    1.1 选题背景第8-9页
    1.2 异纤检测技术第9-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
    1.4 研究目标与研究内容第14-18页
        1.4.1 研究目标第14-15页
        1.4.2 技术路线第15页
        1.4.3 研究内容及章节安排第15-18页
第二章 异纤分拣机检测系统第18-24页
    2.1 异纤检测原理第18-19页
    2.2 照明系统第19-20页
    2.3 图像采集系统第20-22页
        2.3.1 CCD工业相机第20-21页
        2.3.2 工业相机镜头第21-22页
        2.3.3 图像采集卡第22页
    2.4 图像处理系统第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 异纤检测光源优化设计分析第24-38页
    3.1 光源的照射方式第24页
    3.2 光源的照明方式第24-25页
    3.3 照明系统的光源数量第25-26页
    3.4 光源最佳照明位置第26-29页
    3.5 光源检测参数分析研究第29-34页
        3.5.1 图像参数方程第29-30页
        3.5.2 光源数量实验第30-31页
        3.5.3 光源距离实验第31-34页
    3.6 基于模糊聚类算法的光源神经网络模型第34-37页
        3.6.1 模糊聚类算法第34-36页
        3.6.2 神经网络的仿真第36-37页
        3.6.3 结果分析第37页
    3.7 本章小结第37-38页
第四章 CCD工业相机自动白平衡算法研究第38-48页
    4.1 色彩学基础知识第38-40页
        4.1.1 光的三原色第38页
        4.1.2 光的三属性第38-39页
        4.1.3 光的色温第39页
        4.1.4 光的色彩空间第39页
        4.1.5 白平衡第39-40页
    4.2 模拟退火算法第40-41页
    4.3 相机白平衡实验第41-42页
    4.4 相机白平衡回归方程第42-44页
    4.5 基于模拟退火算法的相机白平衡第44-46页
    4.6 本章总结第46-48页
第五章 异纤分拣机检测参数标定实验第48-56页
    5.1 相机平场校正第48-49页
    5.2 相机白平衡调试第49-50页
    5.3 系统检测软件调试第50-51页
    5.4 检测参数标定实验第51-55页
    5.5 实验结果分析第55页
    5.6 本章小结第55-56页
第六章 基于BP神经网络模型的检测参数标定第56-64页
    6.1 BP神经网络第56页
    6.2 BP神经网络的设计第56-60页
        6.2.1 输入输出层的设计第56-57页
        6.2.2 隐含层的设计第57页
        6.2.3 网络的算法流程第57-59页
        6.2.4 神经网络的仿真第59-60页
    6.3 实验结果分析第60-62页
    6.4 本章小结第62-64页
第七章 结论与展望第64-66页
    7.1 结论第64-65页
    7.2 展望第65-66页
参考文献第66-70页
发表论文和参加科研情况第70-72页
致谢第72页

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