基于图像分析的催化剂结焦量测量
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第11-13页 |
| 1.2.1 热重力分析法 | 第11页 |
| 1.2.2 燃烧-红外分析法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 程序升温氧化-色谱法 | 第12页 |
| 1.2.4 声信号检测法 | 第12页 |
| 1.2.5 床层压降检测法 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题的研究方法及内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究方法的提出 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 图像的采集和预处理 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像采集系统 | 第17-19页 |
| 2.2.1 图像采集系统的设计 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像采集系统的可行性验证 | 第18-19页 |
| 2.3 实验样本的准备 | 第19-20页 |
| 2.4 图像的预处理 | 第20-23页 |
| 2.4.1 数字图像处理的概述 | 第20页 |
| 2.4.2 数字图像的处理 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 彩色图像的特征提取 | 第25-36页 |
| 3.1 颜色的概述 | 第25页 |
| 3.2 彩色空间模型 | 第25-27页 |
| 3.2.1 RGB彩色空间模型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 HSI彩色空间模型 | 第26-27页 |
| 3.3 特征提取 | 第27-35页 |
| 3.3.1 图像特征简述 | 第27-28页 |
| 3.3.2 彩色图像的处理方法 | 第28页 |
| 3.3.3 颜色特征的提取 | 第28-32页 |
| 3.3.4 纹理特征的提取 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 特征选择和预测模型的建立 | 第36-53页 |
| 4.1 特征选择的方法 | 第36-37页 |
| 4.2 结焦量预测的工作准备 | 第37-38页 |
| 4.3 特征的选择 | 第38-41页 |
| 4.3.1 特征的选取 | 第38-40页 |
| 4.3.2 特征的降维 | 第40-41页 |
| 4.4 预测模型的建立 | 第41-52页 |
| 4.4.1 神经网络算法 | 第41-44页 |
| 4.4.2 支持向量机算法 | 第44-45页 |
| 4.4.3 两种算法的比较 | 第45-46页 |
| 4.4.4 催化剂结焦量的预测 | 第46-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 主要创新点 | 第54页 |
| 5.3 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
