钢球表面质量自动评价体系建立及其应用的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·钢球表面质量自动检测与识别的必要性 | 第11-14页 |
| ·钢球表面质量 | 第11页 |
| ·单粒钢球振动值 | 第11-12页 |
| ·现行钢球表面缺陷检测方法 | 第12-13页 |
| ·现行钢球质量等级评定方法 | 第13-14页 |
| ·本课题提出的背景与目的 | 第14-17页 |
| ·国内外开发的钢球检测仪现状 | 第14-17页 |
| ·本课题研究的目的、意义 | 第17页 |
| ·数字图象处理与模式识别技术的发展状况 | 第17-22页 |
| ·计算机的发展 | 第18页 |
| ·图象处理技术的发展 | 第18-19页 |
| ·模式识别技术的发展 | 第19-20页 |
| ·数字滤波技术 | 第20-21页 |
| ·应用举例 | 第21-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第2 章 图象采集实验系统的设计 | 第23-38页 |
| ·摄像机和图象卡的选择 | 第23-24页 |
| ·图象采集系统装置的设计 | 第24-25页 |
| ·实验系统的定标 | 第25-27页 |
| ·展开轮的设计 | 第27-34页 |
| ·展开轮的工作原理 | 第27-28页 |
| ·被测钢球的受力分析 | 第28-29页 |
| ·展开轮两工作表面的加工原理 | 第29-31页 |
| ·展开轮工作表面方程的建立 | 第31-33页 |
| ·展开轮的设计 | 第33-34页 |
| ·载物台的设计 | 第34-35页 |
| ·球面上点的运动轨迹方程的推导 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3 章 钢球表面缺陷的自动检测与识别 | 第38-66页 |
| ·图象处理基础 | 第38-47页 |
| ·图象函数 | 第38-40页 |
| ·数字图象的基本概念 | 第40-44页 |
| ·图象的傅立叶(Fourier)变换 | 第44-47页 |
| ·图象预处理 | 第47-49页 |
| ·邻域平均法 | 第47-48页 |
| ·AND-OR 滤波法 | 第48-49页 |
| ·图象分割 | 第49-56页 |
| ·灰度直方图的定义及特性 | 第49-51页 |
| ·阈值的确定 | 第51-54页 |
| ·缺陷边界跟踪 | 第54-55页 |
| ·缺陷区域图象的复原 | 第55-56页 |
| ·缺陷子图象的标号 | 第56页 |
| ·缺陷的特征构造与提取 | 第56-59页 |
| ·缺陷子图象的面积S | 第56-57页 |
| ·缺陷短径/长径比(L_2/L_1)特征 | 第57-59页 |
| ·缺陷子图象的纹理特征 | 第59页 |
| ·缺陷数特征 | 第59页 |
| ·缺陷图象识别 | 第59-65页 |
| ·缺陷的定义 | 第60-62页 |
| ·缺陷图象的特征识别 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4 章 钢球表面质量等级分类及其建模 | 第66-85页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·灰度共生矩阵GLCM | 第66-68页 |
| ·灰度共生矩阵图象纹理特征的提取 | 第68-71页 |
| ·钢球表面质量纹理特征的选择与计算 | 第71-76页 |
| ·多元逐步回归 | 第73-76页 |
| ·数学模型的建立 | 第76-83页 |
| ·模型的设立 | 第76-79页 |
| ·模型的统计检验与推导 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第5章 钢球表面质量评价的对比实验研究 | 第85-95页 |
| ·系统应用软件设计 | 第85-89页 |
| ·应用软件系统结构 | 第85-86页 |
| ·图象识别 | 第86-87页 |
| ·例子 | 第87-89页 |
| ·对比实验研究 | 第89-94页 |
| ·检测钢球表面缺陷的对比实验研究 | 第89-92页 |
| ·钢球等级分类的对比实验研究 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 结论 | 第95-97页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-105页 |
