基于计算机视觉的铁轨表面缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·铁轨缺陷形态 | 第12-13页 |
| ·常用的铁轨检测方法 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉检测 | 第14-17页 |
| ·视觉检测的概念 | 第14页 |
| ·视觉理论模型及发展 | 第14-15页 |
| ·视觉检测在铁路上的应用 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 轨面检测系统硬件设计 | 第18-31页 |
| ·计算机视觉系统 | 第18-19页 |
| ·轨面缺陷检测系统设计 | 第19-20页 |
| ·系统结构 | 第19页 |
| ·主要技术指标 | 第19-20页 |
| ·照明系统设计 | 第20-23页 |
| ·光源的选择 | 第21-22页 |
| ·照明方式 | 第22-23页 |
| ·图像采集系统设计 | 第23-29页 |
| ·摄像机参数及选型 | 第24-26页 |
| ·镜头参数及选型 | 第26-28页 |
| ·图像采集卡 | 第28-29页 |
| ·控制系统设计 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 轨面缺陷检测算法实现 | 第31-50页 |
| ·系统算法流程 | 第31页 |
| ·轨面图像预处理 | 第31-37页 |
| ·轨道定位 | 第32-33页 |
| ·图像去噪 | 第33-37页 |
| ·轨面缺陷提取 | 第37-49页 |
| ·轨面阈值分割 | 第37-40页 |
| ·形态学处理 | 第40-42页 |
| ·边缘检测 | 第42-47页 |
| ·轨道边界跟踪 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 轨面缺陷特征描述与识别 | 第50-63页 |
| ·轨面缺陷标记 | 第50-52页 |
| ·缺陷特征提取 | 第52-57页 |
| ·几何特征 | 第52-55页 |
| ·形状特征 | 第55-56页 |
| ·计算缺陷特征 | 第56-57页 |
| ·缺陷分类及识别 | 第57-59页 |
| ·BP 神经网络 | 第57-58页 |
| ·缺陷分类 | 第58-59页 |
| ·区分轨缝与裂纹 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 实验平台以及结果分析 | 第63-72页 |
| ·系统硬件搭建 | 第63-64页 |
| ·系统软件设计 | 第64-68页 |
| ·软件功能和框架 | 第64-65页 |
| ·缺陷数据库设计 | 第65-66页 |
| ·图像处理软件设计 | 第66-68页 |
| ·实验结果 | 第68-71页 |
| ·轨面图片静态实验 | 第68-69页 |
| ·模拟在线检测实验 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·全文总结 | 第72页 |
| ·工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
