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基于视觉检测的连铸中间包钢水液位测量方法的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 引言第13-25页
   ·中间包液位测量的意义第13-14页
   ·中间包液位测量的研究现状第14-18页
   ·视觉检测技术的发展与应用第18-19页
     ·视觉检测技术的优势第18-19页
     ·视觉检测在冶金参数检测中的应用第19页
   ·论文的研究内容及创新点第19-22页
     ·本文的主要研究内容第19-21页
     ·论文的主要创新点第21-22页
   ·论文组织结构第22-25页
第2章 基于视觉检测的钢水液位测量方法第25-35页
   ·液位测量方法第25-28页
     ·测量基本原理第25-26页
     ·液位测量过程第26-28页
   ·测量公式第28-29页
   ·基本测量参数的确定第29-33页
   ·本章小结第33-35页
第3章 测量棒温度场模型的建立与分析第35-51页
   ·传热分析第35-36页
   ·测量棒温度场数学模型的建立第36-39页
     ·热分析的理论依据第36页
     ·测量棒传热微分方程第36-37页
     ·定解条件的确定第37-39页
   ·测量棒有限元分析及温场数值模拟结果第39-49页
     ·测量棒温度场的数值模拟第39-41页
     ·边界条件确定第41-44页
     ·测量棒外壁温场分布分析第44-49页
     ·温场模拟分析结论第49页
   ·本章小结第49-51页
第4章 基于图像处理的温度信息提取第51-75页
   ·测量棒温度信息提取步骤第51页
   ·液位测量图像分割问题的提出第51-58页
   ·改进粒子群OSTU分割方法第58-64页
     ·二维ostu图像分割方法第58-60页
     ·自适应步长粒子群优化算法第60-63页
     ·实验步骤与结果第63-64页
   ·ROI目标定位第64-68页
   ·温度信息提取第68-74页
     ·基于最小二乘拟合的逆投影变换第68-71页
     ·滑动滤波去噪第71-73页
     ·灰度-温度信息转换第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第5章 图像信息与机理模型相结合的微弱目标定位第75-85页
   ·问题背景第75-76页
   ·基于视觉数据的微弱分界面定位方法第76-79页
     ·测量棒图像中保护渣干扰的消除第76-78页
     ·基于视觉数据的微弱分界面定位及效果分析第78-79页
   ·基于图像信息和机理模型相结合的分界面微弱目标定位的提出第79-84页
     ·中间包内保护渣层-钢水层分界面判据第80-82页
     ·特征相结合的方案的确立第82-83页
     ·基于图像信息与机理模型相结合的分界面定位第83-84页
   ·本章小结第84-85页
第6章 液位测量系统的校正与现场试验第85-109页
   ·影响测量精度因素分析第85-89页
     ·测量误差来源第85-86页
     ·视觉系统畸变因素分析第86-88页
     ·系统测量参数因素分析第88-89页
   ·改进的单目视觉畸变校正方法第89-97页
     ·问题背景第89-90页
     ·改进的控制点畸变校正方法第90-95页
     ·实验结果第95-97页
   ·系统参数在线校正第97-103页
     ·在线校正方法第97-102页
     ·实验结果第102-103页
   ·液位测量方法的现场试验第103-107页
     ·系统构成第103-104页
     ·现场应用第104-107页
   ·本章小结第107-109页
第7章 结论第109-111页
   ·结论第109-110页
   ·下一步工作展望第110-111页
参考文献第111-123页
致谢第123-125页
攻读博士期间的主要工作第125-127页
作者简介第127页

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