| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 概述 | 第11-15页 |
| 1.1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 无损检测技术的发展 | 第12-14页 |
| 1.1.3 基于视觉技术的X射线检测 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.1 基于视觉技术的X射线无损检测 | 第15页 |
| 1.2.2 轮胎X光检测系统 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容、难点及创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 轮胎X射线检测机及其成像系统 | 第18-26页 |
| 2.1 X射线的基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 X射线的产生原理及特点 | 第18页 |
| 2.1.2 X射线检测的原理解析 | 第18-20页 |
| 2.2 轮胎X射线检测系统 | 第20-21页 |
| 2.3 X射线机 | 第21页 |
| 2.4 X射线成像系统 | 第21-24页 |
| 2.4.1 探测器 | 第21-23页 |
| 2.4.2 图像采集 | 第23-24页 |
| 2.5 轮胎X射线检测机的控制系统 | 第24页 |
| 2.6 X射线的防护装置 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 轮胎帘线缺陷特征及图像预处理 | 第26-50页 |
| 3.1 子午线轮胎生产工艺和钢丝帘线的缺陷特征 | 第26-30页 |
| 3.1.1 全钢子午胎生产工艺 | 第26-27页 |
| 3.1.2 钢丝帘线的缺陷特征 | 第27-30页 |
| 3.2 图像分割 | 第30-38页 |
| 3.2.1 阀值法分割 | 第30-32页 |
| 3.2.2 纹理边缘检测法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于纹理方向特征和C均值聚类的图像分割 | 第33-38页 |
| 3.2.4 图像分割实验结论 | 第38页 |
| 3.3 图像增强 | 第38-48页 |
| 3.3.1 直方图均衡化 | 第38-40页 |
| 3.3.2 顶帽变换 | 第40-42页 |
| 3.3.3 伽马校正 | 第42-44页 |
| 3.3.4 图像锐化 | 第44-47页 |
| 3.3.5 图像增强实验结论 | 第47-48页 |
| 3.4 图像细化 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 图像缺陷信息提取过程 | 第50-68页 |
| 4.1 基于边缘检测信息提取的缺陷识别 | 第50-55页 |
| 4.1.1 特征分析 | 第50页 |
| 4.1.2 边缘检测 | 第50-54页 |
| 4.1.3 基于方向模板的缺陷识别 | 第54-55页 |
| 4.2 基于帘线统计的缺陷特征识别 | 第55-62页 |
| 4.2.1 弯曲帘线的特征分析 | 第55-56页 |
| 4.2.2 断线、交叉、含杂质缺陷的细化图像特征 | 第56页 |
| 4.2.3 缺陷特征识别 | 第56-62页 |
| 4.3 基于纹理方向特征提取的缺陷识别 | 第62-66页 |
| 4.3.1 纹理特征描述 | 第62页 |
| 4.3.2 带束层特征分析 | 第62-63页 |
| 4.3.3 方向滤波器的特征提取 | 第63-66页 |
| 4.4 实验结论 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 系统开发平台与设计 | 第68-73页 |
| 5.1 软件开发工具和平台 | 第68页 |
| 5.2 检测流程及软件功能介绍 | 第68-72页 |
| 5.2.1 检测流程 | 第68-69页 |
| 5.2.2 软件功能介绍 | 第69-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-75页 |
| 结论 | 第73页 |
| 工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |