便携式数字化焊缝底片检测仪应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·数字化焊缝底片检测仪的国内外研究发展现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究发展现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究发展现状 | 第11-12页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本课题应用领域 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 便携式数字化检测仪硬件结构设计 | 第16-38页 |
| ·系统结构分析及设计 | 第16-35页 |
| ·总体方案设计 | 第16-17页 |
| ·传片机构设计 | 第17-18页 |
| ·步进控制 | 第18-27页 |
| ·步进电机运动仿真 | 第27-29页 |
| ·张紧装置 | 第29-30页 |
| ·系统照明光源设计 | 第30-33页 |
| ·线扫描相机 | 第33-35页 |
| ·采集与识别系统的组成 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 焊缝图像的处理 | 第38-54页 |
| ·图像处理技术概述 | 第38-40页 |
| ·图像处理技术的内涵 | 第38-39页 |
| ·图像处理技术的内容 | 第39-40页 |
| ·降噪 | 第40-43页 |
| ·图像噪声的分类 | 第41-42页 |
| ·图像滤波 | 第42-43页 |
| ·图像增强 | 第43-50页 |
| ·直方图灰度变换增强 | 第44-45页 |
| ·空域滤波增强 | 第45-48页 |
| ·频率滤波增强 | 第48-50页 |
| ·图像分割 | 第50-53页 |
| ·图像分割基本原理 | 第50-51页 |
| ·灰度阂值法分割 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 焊缝缺陷的特征提取 | 第54-62页 |
| ·常见焊缝缺陷的分类 | 第54页 |
| ·特征提取 | 第54-59页 |
| ·缺陷边界跟踪与填充 | 第55-56页 |
| ·焊缝缺陷图像特征分析 | 第56-59页 |
| ·用于缺陷识别的特征选择 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于BP神经网络方法的焊缝图像识别 | 第62-76页 |
| ·神经网络的简介 | 第62-63页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第62页 |
| ·神经网络的应用领域 | 第62-63页 |
| ·误差反向传播神经网络算法 | 第63-66页 |
| ·误差反向传播神经网络算法描述 | 第63-65页 |
| ·误差反向传播神经网络的结构 | 第65-66页 |
| ·误差反向传播神经网络的特点 | 第66页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第66-71页 |
| ·输入层与输出层的设计 | 第67页 |
| ·传递函数与训练函数的选择 | 第67-68页 |
| ·隐含层的设计 | 第68页 |
| ·实验 | 第68-71页 |
| ·程序操作过程 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
