| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 带钢轮廓检测技术的研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 带钢轮廓检测仪的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 中厚板轮廓检测仪的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 图像处理在中厚板轮廓检测仪中的应用 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的研究意义及主要内容 | 第19-21页 |
| 1.3.1 论文的研究意义 | 第19-20页 |
| 1.3.2 论文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第21-23页 |
| 第2章 冷轧中厚板轮廓检测仪系统的整体构架 | 第23-34页 |
| 2.1 冷轧中厚板轮廓检测仪系统安装布局 | 第23-25页 |
| 2.2 冷轧中厚板轮廓检测仪各个子系统的功能 | 第25-31页 |
| 2.2.1 人机交互式上位机子系统 | 第25-26页 |
| 2.2.2 前端工控机子系统 | 第26-28页 |
| 2.2.3 激光多普勒速度和长度测量子系统 | 第28-29页 |
| 2.2.4 现场工况及运行状况实时监控子系统 | 第29-31页 |
| 2.2.5 图像采集子系统 | 第31页 |
| 2.3 冷轧中厚板轮廓检测仪各个子系统之间的数据交互方式 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 冷轧中厚板轮廓检测原理及实验样机 | 第34-50页 |
| 3.1 图像采集子系统的硬件构成及实现 | 第34-40页 |
| 3.1.1 图像采集子系统的硬件构成 | 第34-38页 |
| 3.1.2 图像采集子系统的实现 | 第38-40页 |
| 3.2 基于图像处理的冷轧中厚板轮廓检测原理 | 第40-49页 |
| 3.2.1 冷轧中厚板侧边轮廓的检测原理 | 第41-44页 |
| 3.2.2 冷轧中厚板头尾轮廓的检测原理 | 第44-45页 |
| 3.2.3 冷轧中厚板带钢表面高度测量 | 第45-47页 |
| 3.2.4 多高度标定及其原理 | 第47-48页 |
| 3.2.5 冷轧中厚板轮廓检测的实现 | 第48-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 冷轧中厚板轮廓检测仪图像处理算法的研究 | 第50-65页 |
| 4.1 数字图像及系统采集图像的特征 | 第50-52页 |
| 4.2 数字图像预处理算法的研究 | 第52-59页 |
| 4.2.1 图像去噪处理算法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 图像二值化处理算法 | 第54-57页 |
| 4.2.3 图像中亮线纵向位置坐标的提取 | 第57-59页 |
| 4.3 图像中亮线端点的提出算法 | 第59-64页 |
| 4.3.1 图像中亮线端点的近似提取 | 第59-61页 |
| 4.3.2 图像中亮线端点的亚像素提取 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 基于VC++的图像采集控制和轮廓检测的实验结果 | 第65-79页 |
| 5.1 基于VC++的冷轧中厚板图像采集控制设置 | 第65-68页 |
| 5.2 冷轧中厚板轮廓检测的实验结果 | 第68-74页 |
| 5.2.1 轮廓检测系统中相机标定的实验及结果 | 第68-72页 |
| 5.2.2 轮廓检测系统中轮廓检测结果的显示 | 第72-74页 |
| 5.3 轮廓检测系统中的检测精度的分析 | 第74-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第85页 |