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切屑形态参数智能识别的原理及技术

第一章 引言第1-11页
 1.1 研究目的和意义第8页
 1.2 计算机视觉技术概述第8-9页
 1.3 图像处理技术概述第9-10页
 1.4 本文的工作概述第10-11页
第二章 切屑运动模型第11-20页
 2.1 切屑的卷曲形式第11页
 2.2 切屑的运动规律第11-15页
  2.2.1 自然切屑(无引导自由切屑)的运动第12-14页
  2.2.2 有引导自由切屑的运动第14页
  2.2.3 受阻切屑的运动第14-15页
 2.3 切屑形态参数的计算第15-20页
  2.3.1 上卷半径的计算第15-17页
  2.3.2 侧卷半径的计算第17页
  2.3.3 流屑角的计算第17-20页
第三章 系统硬件设计第20-29页
 3.1 双目立体视觉模型第20-21页
 3.2 系统硬件的总体结构第21-22页
 3.3 系统硬件的选用第22-29页
  3.3.1 CCD摄像头的选用第22-24页
  3.3.2 光学镜头的选用第24-25页
  3.3.3 视频捕捉卡的选用第25-27页
  3.3.4 可转位刀具的选用第27-29页
第四章 切屑图像的预处理第29-49页
 4.1 匹配原则第29-30页
 4.2 图像灰度化第30-31页
 4.3 刀尖位置的检测第31-39页
  4.3.1 Sobel滤波第31-33页
  4.3.2 半阈值法第33-36页
  4.3.3 Hough变换第36-38页
  4.3.4 刀尖位置的计算第38-39页
 4.4 切屑骨架的检测第39-49页
  4.4.1 二值化第40页
  4.4.2 改进的LOG滤波第40-43页
  4.4.3 开运算第43-44页
  4.4.4 种子滤波第44-46页
  4.4.5 细化第46-47页
  4.4.6 二维逻辑坐标的读取第47-49页
第五章 切屑形态参数的计算第49-59页
 5.1 深度数据的计算第49-52页
 5.2 最小二乘法拟合第52-56页
 5.3 形态参数的计算第56-59页
第六章 总结与展望第59-61页
 6.1 总结第59页
 6.2 展望第59-61页
参考文献第61-63页
致谢第63页

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