| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·喷射成形技术发展概况 | 第11-13页 |
| ·柱状坯喷射成形基本原理及过程模型研究现状 | 第13-18页 |
| ·柱状坯喷射成形的基本原理 | 第13-14页 |
| ·柱状坯喷射成形模型研究现状 | 第14-18页 |
| ·喷射成形检测技术研究现状 | 第18-20页 |
| ·红外成像传感技术 | 第18-19页 |
| ·光散射技术 | 第19-20页 |
| ·激光成像技术 | 第20页 |
| ·量子测量光学系统 | 第20页 |
| ·柱状坯喷射成形检测存在的问题 | 第20-21页 |
| ·学位论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 柱状坯喷射成形实验硬件系统 | 第22-31页 |
| ·柱状坯喷射成形实验系统的建立 | 第22-28页 |
| ·柱状喷射沉积系统 | 第22-24页 |
| ·实时图像采集系统 | 第24-26页 |
| ·励磁电机PLC控制系统 | 第26-28页 |
| ·影响喷射成形过程的因素 | 第28-30页 |
| ·喷嘴高度与喷射距离 | 第29页 |
| ·沉积器运动速度 | 第29-30页 |
| ·雾化气体压力 | 第30页 |
| ·喷射成形其他实验条件 | 第30-31页 |
| 第三章 喷射沉积坯尺寸视觉传感系统 | 第31-50页 |
| ·实时视觉传感系统概述 | 第31页 |
| ·减少喷射过程中对图像采集的干扰 | 第31-33页 |
| ·视觉传感系统的标定 | 第33-37页 |
| ·沉积坯轮廓提取图像处理算法 | 第37-44页 |
| ·沉积坯图像的预处理算法 | 第37-40页 |
| ·Zernike矩算子检测沉积坯边缘 | 第40-44页 |
| ·检测沉积坯边缘的修补 | 第44-47页 |
| ·Bezier曲线定义 | 第44-45页 |
| ·de Casteljau算法 | 第45-46页 |
| ·柱状喷射沉积坯边缘Bezier曲线修补方法 | 第46-47页 |
| ·沉积坯特征尺寸定义及提取 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 喷射沉积坯尺寸动态神经网络模型的建立及仿真 | 第50-71页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·喷射沉积坯尺寸神经网络模型基础 | 第50-56页 |
| ·人工神经网络的结构与特性 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的结构形式 | 第51-52页 |
| ·BP网络的工作方式及学习算法 | 第52-55页 |
| ·BP网络模型设计需要考虑的问题 | 第55-56页 |
| ·沉积坯尺寸动态神经网络模型的建立 | 第56-65页 |
| ·沉积坯尺寸实验结果及输入数据的选取 | 第56-59页 |
| ·沉积坯尺寸动态模型激励信号的选取 | 第59-61页 |
| ·隐层节点个数及学习率的选取 | 第61-63页 |
| ·沉积坯尺寸动态模型的辩识 | 第63-65页 |
| ·沉积坯尺寸神经网络模型仿真 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |