基于图像识别的钢水连铸下渣检测方法的研究
| 全文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·论文研究背景 | 第9-18页 |
| ·钢水连铸流程及大包钢水下渣分析 | 第9-11页 |
| ·钢水连铸下渣检测的研究及应用现状 | 第11-15页 |
| ·基于图像识别的钢水连铸下渣检测方法的提出 | 第15页 |
| ·图像识别技术的研究及应用现状 | 第15-17页 |
| ·论文研究工作 | 第17-18页 |
| ·论文结构安排 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 钢水连铸下渣检测系统的总体设计 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·钢水连铸下渣检测系统的总体设计方案 | 第19-23页 |
| ·系统的硬件方案 | 第20-22页 |
| ·系统的软件方案 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 中间包钢水液面图像增强技术的研究 | 第24-44页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·数字图像概述 | 第24-28页 |
| ·数字图像与图像格式 | 第24-25页 |
| ·BMP位图文件 | 第25-26页 |
| ·RGB空间、YUV空间、HSV空间及灰度图像 | 第26-28页 |
| ·中间包钢水液面图像预处理中图像增强技术的研究 | 第28-41页 |
| ·直方图概念 | 第28-30页 |
| ·本系统中所使用的对比度增强方法 | 第30-33页 |
| ·线性变换法 | 第30-31页 |
| ·直方图均衡法 | 第31-33页 |
| ·本系统中所使用的图像平滑方法 | 第33-36页 |
| ·局部平均法 | 第33-34页 |
| ·中值滤波 | 第34页 |
| ·梯度倒数加权平均法 | 第34-36页 |
| ·本系统中所使用的图像锐化方法 | 第36-41页 |
| ·微分法 | 第36-38页 |
| ·反锐化掩模法 | 第38-41页 |
| ·图像增强算法实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 中间包钢水液面图像特征提取技术的研究 | 第44-67页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于色彩的下渣特征提取技术的研究 | 第44-50页 |
| ·基于颜色直方图的图像色彩特征提取 | 第44-46页 |
| ·基于颜色直方图的颜色相似度测量 | 第46-47页 |
| ·基于色彩阈值分割的钢渣提取 | 第47-48页 |
| ·基于色彩的特征提取实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·基于纹理的下渣特征提取技术的研究 | 第50-54页 |
| ·基于灰度共生矩阵的中间包钢水液面纹理特征提取 | 第50-53页 |
| ·基于纹理的特征提取实验结果与分析 | 第53-54页 |
| ·基于形态的下渣特征提取技术的研究 | 第54-66页 |
| ·液面灰度图像的阈值分割 | 第54-56页 |
| ·不同时刻液面图像的差值运算 | 第56-57页 |
| ·二值目标图像中的开运算、闭运算处理 | 第57-58页 |
| ·二值图像的形态特征提取 | 第58-60页 |
| ·基于最小均方误差的钢渣形态匹配法 | 第60页 |
| ·基于形态的特征提取实验结果与分析 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 钢水连铸下渣检测系统PC端软件设计 | 第67-83页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·开发工具 | 第67页 |
| ·下渣检测软件设计技术要点 | 第67-73页 |
| ·多线程控制技术 | 第67-70页 |
| ·文件存取操作 | 第70-71页 |
| ·图像预处理及特征提取方法 | 第71-73页 |
| ·下渣检测软件模块划分及对缓存区访问关系 | 第73-80页 |
| ·系统控制模块 | 第73-75页 |
| ·图像采集模块 | 第75-76页 |
| ·图像分析模块 | 第76-77页 |
| ·图像存取模块 | 第77-78页 |
| ·显示模块 | 第78-79页 |
| ·各模块与数据缓存区访问关系 | 第79-80页 |
| ·下渣检测软件的主流程及效果图 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·工作总结 | 第83页 |
| ·工作展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
