| 引言 | 第1-9页 |
| 1 表面缺陷检测现状 | 第7页 |
| 2 本课题研究内容 | 第7-8页 |
| 3 本课题研究意义 | 第8页 |
| 4 课题研究的创新点 | 第8-9页 |
| 1 基于误差分离理论建立提取轴承工件表面缺陷信息的数学模型 | 第9-12页 |
| 2 轴承滚子计算机精密检测系统设计 | 第12-22页 |
| ·检测系统硬件设计 | 第12-16页 |
| ·检测系统软件设计 | 第16-20页 |
| ·实验结果分析 | 第20-22页 |
| 3 模式识别理论在轴承滚子表面缺陷诊断中的运用 | 第22-33页 |
| ·模式识别理论概述 | 第22-23页 |
| ·运用模式统计决策算法进行表面缺陷评判 | 第23-30页 |
| ·最小风险贝叶斯决策建立表面缺陷评判函数 | 第30-33页 |
| 4 基于神经网络的轴承滚子表面缺陷诊断方法研究 | 第33-45页 |
| ·BP神网络学习理论研究 | 第33-39页 |
| ·基于BP神经网络的轴承滚子表面缺陷诊断模型设计 | 第39-41页 |
| ·基于RBF神经网络的轴承滚子表面缺陷诊断研究 | 第41-43页 |
| ·轴承滚子质量智能诊断模型设计 | 第43-44页 |
| ·轴承滚子各种表面缺陷评判方法的比较 | 第44-45页 |
| 5 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录一 | 第50-51页 |
| 附录二 | 第51-52页 |
| 硕士期间发表文章 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |