磨损磨粒彩色铁谱图像的识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·前言 | 第10-11页 |
| ·铁谱技术 | 第11-13页 |
| ·铁谱图像处理与识别 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| ·目的及方法 | 第14页 |
| ·选题意义 | 第14页 |
| ·课题内容 | 第14-15页 |
| ·论文的结构框架 | 第15-16页 |
| 第二章 基础理论及基本方法 | 第16-36页 |
| ·机械磨损及磨粒 | 第16-19页 |
| ·机械磨损 | 第16-17页 |
| ·磨粒分类 | 第17-19页 |
| ·铁谱分析技术 | 第19-22页 |
| ·铁谱图像处理方法 | 第22-27页 |
| ·预处理 | 第22-24页 |
| ·图像分割 | 第24页 |
| ·小波变换 | 第24-26页 |
| ·数学形态学方法 | 第26-27页 |
| ·铁谱图像识别方法 | 第27-35页 |
| ·图像特征提取 | 第28-30页 |
| ·图像分类 | 第30页 |
| ·BP网络 | 第30-33页 |
| ·分形 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 铁谱图像识别技术研究 | 第36-56页 |
| ·内燃机磨粒在彩色铁谱图像中的特点 | 第36-39页 |
| ·相关铁谱图片制取 | 第39-42页 |
| ·对获得清晰形貌图像的研究 | 第42-44页 |
| ·形状特征参数对磨粒类型的判别 | 第44-45页 |
| ·对图像分割的研究 | 第45-49页 |
| ·小波多阈值分割算法 | 第46-47页 |
| ·小波基的选取 | 第47-48页 |
| ·图像的分割和合成 | 第48-49页 |
| ·对磨粒类型识别的研究 | 第49-52页 |
| ·确定BP网络结构 | 第49-51页 |
| ·BP网络的学习步骤设计 | 第51-52页 |
| ·与一般图像处理方法的比较 | 第52-55页 |
| ·小波增强与锐化方法的比较 | 第52-53页 |
| ·小波多阈值分割与最大类间方差法的比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 彩色铁谱图像识别系统设计 | 第56-68页 |
| ·系统设计 | 第56页 |
| ·预处理 | 第56-60页 |
| ·图像分割 | 第60-62页 |
| ·磨粒识别与分类 | 第62-67页 |
| ·颜色特征 | 第63页 |
| ·形状特征 | 第63-64页 |
| ·训练样品库 | 第64-65页 |
| ·神经网络识别 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 对4100QB型内燃机的应用 | 第68-80页 |
| ·4100QB型内燃机主要参数 | 第68-69页 |
| ·内燃机的主要摩擦部件的磨损 | 第69-70页 |
| ·内燃机磨粒类型与磨损部件的识别 | 第70-71页 |
| ·系统识别的分析过程 | 第71-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·论文所做的主要工作 | 第80-81页 |
| ·研究发展方向 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 附录A | 第88-89页 |
| 附录B | 第89页 |
