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轿车车身电阻点焊接头质量评判方法的研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第11-23页
   ·研究背景及意义第11-14页
     ·研究背景第11-13页
     ·研究意义第13-14页
     ·课题来源第14页
   ·数字图像处理的发展及应用第14-16页
     ·数字图像处理的发展概况第14页
     ·数字图像处理的应用现状第14-16页
   ·SVM(支持向量机)的发展及应用第16-19页
     ·SVM的基本原理第16-18页
     ·SVM的应用第18-19页
   ·电阻点焊质量监测方法研究现状第19-21页
     ·基于电极位移曲线的点焊质量监测技术第19-20页
     ·电阻点焊质量的智能控制技术第20-21页
   ·目前研究所存在的问题第21页
   ·本文研究内容第21-23页
第二章 点焊接头外观质量评判方法的研究第23-39页
   ·焊点表面数字图像的获取及分析第23-25页
     ·数字图像的获取第23-24页
     ·数字图像的分析第24-25页
       ·正常焊点第24-25页
       ·粘损焊点第25页
       ·喷溅焊点第25页
   ·焊点表面数字图像的预处理第25-32页
     ·图像的灰度化处理第25-26页
     ·图像的分割第26-31页
       ·灰度图像的分析第27-29页
       ·迭代法第29页
       ·OSTU法第29-31页
     ·基于迭代法的图像分割第31-32页
       ·正常焊点第31页
       ·粘损焊点第31-32页
       ·喷溅焊点第32页
   ·基于SVM的点焊接头外观缺陷诊断第32-38页
     ·图像特征参量的提取第32-35页
       ·周长第33页
       ·面积第33-34页
       ·伸长度第34-35页
       ·致密度第35页
     ·特征参量与焊接工艺参数的关系第35-36页
     ·SVM诊断模型的建立第36-37页
     ·SVM诊断模型的验证第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 点焊接头强度评判方法的研究第39-58页
   ·电极位移曲线的获取及分析第39-46页
     ·电极位移曲线的获取第39-40页
     ·正常状态下电极位移曲线的分析第40-41页
     ·故障状态下电极位移曲线的分析第41-46页
       ·工件表面状态第42页
       ·电极轴向错位第42-43页
       ·工件翘曲第43-44页
       ·喷溅第44-46页
   ·基于SVM的点焊接头质量诊断第46-52页
     ·奇异焊点的一级识别模型第47-50页
       ·特征参量的提取第47-49页
       ·一级SVM识别模型的建立第49页
       ·一级SVM识别模型的验证第49-50页
     ·焊点质量的二级分类模型第50-52页
       ·特征参量的提取第50-51页
       ·二级SVM分类模型的建立第51页
       ·二级SVM分类模型的验证第51-52页
   ·基于SVM的点焊接头熔核面积预测第52-56页
     ·焊点表面及熔核横截面图像的分析第52-54页
     ·图像特征参量的提取第54-55页
     ·SVM预测模型的建立第55-56页
     ·SVM预测模型的验证第56页
   ·本章小结第56-58页
第四章 结论第58-59页
参考文献第59-64页
致谢第64-65页
附录A 攻读硕士期间发表论文第65页

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