| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景及理论与实际意义 | 第15-16页 |
| 1.2 焊缝跟踪技术现状和发展趋势 | 第16-21页 |
| 1.3 焊缝图像处理方法 | 第21-24页 |
| 1.3.1 焊缝图像预处理 | 第21-22页 |
| 1.3.2 焊缝图像识别 | 第22-23页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第23-24页 |
| 1.4 本研究课题的意义与研究内容 | 第24-27页 |
| 第二章 实验系统的设计和焊前焊缝图像处理 | 第27-49页 |
| 2.1 焊接自动控制系统基本构成 | 第27-29页 |
| 2.2 焊接自动控制系统硬件组成 | 第29-36页 |
| 2.2.1 系统的主要组成部分 | 第29-31页 |
| 2.2.2 图像采集系统的主要组成部分 | 第31-32页 |
| 2.2.3 控制系统的主要组成部分 | 第32-33页 |
| 2.2.4 执行机构和焊接工作台的组成 | 第33-34页 |
| 2.2.5 焊接装置 | 第34-36页 |
| 2.3 自动焊接控制系统软件流程 | 第36-38页 |
| 2.4 焊缝图像处理 | 第38-49页 |
| 2.4.1 焊缝图像的量化和存储 | 第38页 |
| 2.4.2 焊缝图像的预处理 | 第38-43页 |
| 2.4.3 焊缝图像的识别 | 第43-49页 |
| 第三章 基于图像分割的焊缝位置信息提取与分析 | 第49-85页 |
| 3.1 焊缝边缘位置的确定 | 第49-52页 |
| 3.2 焊缝图像质心的实验研究 | 第52-71页 |
| 3.2.1 实验装置性能分析 | 第52页 |
| 3.2.2 爆接条件 | 第52-53页 |
| 3.2.3 图像的标定 | 第53-55页 |
| 3.2.4 滤光装置对实验的影响 | 第55页 |
| 3.2.5 实验结果及分析 | 第55-71页 |
| 3.3 焊缝位置信息提取的拟合与分析 | 第71-85页 |
| 3.3.1 熔池图像的获取 | 第71-72页 |
| 3.3.2 熔池处理区域的选取 | 第72-73页 |
| 3.3.3 熔池选定区域图像处理 | 第73-74页 |
| 3.3.4 熔池图像质心的获取 | 第74页 |
| 3.3.5 熔池图像质心焊缝偏差回归方程建立 | 第74-80页 |
| 3.3.6 回归模型显著性检验 | 第80-84页 |
| 3.3.7 小结 | 第84-85页 |
| 第四章 主动视觉成像分区多尺度特征提取 | 第85-99页 |
| 4.1 主动视觉成像干扰分析 | 第85-86页 |
| 4.2 主动视觉成像分区编码重构 | 第86-93页 |
| 4.3 分区重构信号相关性 | 第93-95页 |
| 4.4 强干扰电弧成像分区信号特征分析 | 第95-97页 |
| 4.5 小结 | 第97-99页 |
| 第五章 基于多尺度空间的神经网络预测模型 | 第99-115页 |
| 5.1 多尺度特征空间的建立 | 第99-101页 |
| 5.2 主成分分析维度控制 | 第101-104页 |
| 5.3 神经网络预测模型 | 第104-108页 |
| 5.4 维度控制及网络预测分析结果 | 第108-113页 |
| 5.5 小结 | 第113-115页 |
| 结论 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 附录 | 第129-139页 |
| 附录1 局部分区特征统计MATLAB程序（部分） | 第129-135页 |
| 附录2 BP网络预测MATLAB程序(部分) | 第135-137页 |
| 附录3 Elman网络预测MATLAB程序(部分) | 第137-139页 |