基于LabVIEW的煤泥浮选泡沫图像处理系统研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第17-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第17页 |
| 1.2 课题研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3 研究技术路线 | 第18页 |
| 1.4 研究内容和方法 | 第18-20页 |
| 2 文献综述 | 第20-30页 |
| 2.1 机器视觉检测技术的研究现状 | 第20-21页 |
| 2.2 浮选泡沬图像处理系统的国内外研究 | 第21-25页 |
| 2.3 浮选过程机器视觉的研究现状 | 第25-26页 |
| 2.4 LabVIEW在国内外发展现状 | 第26-28页 |
| 2.5 基于LabVIEW的图像处理应用现状 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 煤泥浮选泡沫视觉系统硬件设计 | 第30-36页 |
| 3.1PC机的选型 | 第30页 |
| 3.2 相机参数及选择 | 第30-33页 |
| 3.3 系统照明设备 | 第33-35页 |
| 3.4 硬件系统原理及具体设计 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 煤泥浮选泡沫视觉系统软件设计 | 第36-47页 |
| 4.1 系统软件的编写思路及流程 | 第36-38页 |
| 4.2 系统登录模块 | 第38-39页 |
| 4.3 图像采集模块 | 第39-42页 |
| 4.4 煤泥浮选泡沫图像特征参数提取 | 第42-44页 |
| 4.5 数据储存模块 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 图像预处理与处理模块设计及优化 | 第47-66页 |
| 5.1 图像预处理模块设计 | 第47-55页 |
| 5.2 图像处理模块设计 | 第55-63页 |
| 5.3 最终优化设计方案 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 煤泥浮选泡沫图像采集与数据分析 | 第66-81页 |
| 6.1 现场图像采集及取样方法 | 第66页 |
| 6.2 BP神经网络 | 第66-69页 |
| 6.3 山东某选煤厂图像采集与灰分预测 | 第69-75页 |
| 6.4 山西某选煤厂图像采集与灰分预测 | 第75-80页 |
| 6.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 7 结论及展望 | 第81-83页 |
| 7.1 主要结论 | 第81-82页 |
| 7.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 作者简历 | 第88-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
