中厚板矫直机智能弯辊量模型系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·本课题研究的意义及目的 | 第10页 |
| ·弯辊技术及现有弯辊模型 | 第10-17页 |
| ·弯辊机构 | 第12页 |
| ·弯辊作用 | 第12-13页 |
| ·现有弯辊模型 | 第13-17页 |
| ·板形的基础知识及其识别技术 | 第17-21页 |
| ·板形的分类 | 第17-18页 |
| ·板形的表示方法 | 第18-19页 |
| ·板形的识别 | 第19-21页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 图像处理技术在板材缺陷识别中的应用 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·图像处理核心技术 | 第22-29页 |
| ·图像去噪技术 | 第22-23页 |
| ·图像边缘检测技术 | 第23-26页 |
| ·算法比较 | 第26-29页 |
| ·图像处理数据分析 | 第29-32页 |
| ·径向基神经网络 | 第29-30页 |
| ·径向基神经网络的设计及训练结果 | 第30-32页 |
| ·图像处理技术在板材缺陷识别的应用 | 第32-36页 |
| ·板形缺陷识别原理 | 第32-33页 |
| ·板形缺陷识别实践 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于模糊理论的自适应弯辊量模型 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·人工智能及其特点 | 第38-40页 |
| ·神经网络算法 | 第39页 |
| ·遗传算法 | 第39页 |
| ·专家智能系统 | 第39页 |
| ·模糊理论 | 第39-40页 |
| ·模糊自适应弯辊量模型 | 第40-47页 |
| ·模糊逻辑系统的基本结构 | 第40-43页 |
| ·模糊智能自适应弯辊量修正模型 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 模糊自适应弯辊量修正模型试验研究 | 第50-62页 |
| ·试验研究硬件平台 | 第50-52页 |
| ·模糊弯辊量自适应模型的程序实现 | 第52-58页 |
| ·程序开发工具 | 第52-54页 |
| ·数据库设计 | 第54-56页 |
| ·与基础自动化层通讯 | 第56-58页 |
| ·模糊弯辊量计算系统现场运行测试 | 第58-61页 |
| ·模糊弯辊量计算系统软件介绍 | 第58-59页 |
| ·模糊弯辊量计算系统实际运行结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·本文的结论 | 第62页 |
| ·今后工作的展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及研究成果 | 第70-71页 |
