| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 锯材表面节子常用的检测方法 | 第17-19页 |
| 1.3 木材无损检测的发展现状 | 第19-25页 |
| 1.3.1 锯材表面缺陷检测方法的国内外研究现状 | 第19-23页 |
| 1.3.2 锯材机械应力分级的国内外研究现状 | 第23-25页 |
| 1.4 研究目标 | 第25页 |
| 1.5 经费来源 | 第25页 |
| 1.6 研究的主要内容 | 第25-26页 |
| 1.7 研究的技术路线 | 第26-28页 |
| 第二章 结构用锯材表面节子检测设备总体设计 | 第28-46页 |
| 2.1 前言 | 第28页 |
| 2.2 设备的关键技术难点 | 第28-29页 |
| 2.3 结构用锯材表面节子检测设备的结构及原理 | 第29-37页 |
| 2.3.1 进料、出料装置的设计 | 第30页 |
| 2.3.2 图像采集装置设计 | 第30-37页 |
| 2.4 触发方式的选择 | 第37-39页 |
| 2.5 锯材表面节子检测设备光学系统模型 | 第39-41页 |
| 2.6 锯材振动的情况下光学系统模型的分析 | 第41-43页 |
| 2.7 系统振动导致的图像灰度变化 | 第43-44页 |
| 2.8 锯材表面图像采集工作流程 | 第44-45页 |
| 2.9 设备特点及创新点 | 第45页 |
| 2.9.1 设备的特点 | 第45页 |
| 2.9.2 设备的创新点 | 第45页 |
| 2.10 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 设备的图像处理方法 | 第46-58页 |
| 3.1 前言 | 第46页 |
| 3.2 数字图像处理方法 | 第46-47页 |
| 3.3 锯材表面节子特征及其存在形式 | 第47页 |
| 3.4 锯材表面图像的增强方法 | 第47-55页 |
| 3.4.1 图像灰度变换 | 第48-55页 |
| 3.5 锯材表面图像分割方法 | 第55-57页 |
| 3.5.1 基于深度学习技术的图像分割方法 | 第56-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 模拟节子对锯材力学性能的影响 | 第58-69页 |
| 4.1 前言 | 第58页 |
| 4.2 开孔尺寸大小对花旗松、云杉小试件力学性能的影响 | 第58-66页 |
| 4.2.1 样品制备 | 第59-60页 |
| 4.2.2 试验设备及加载方案 | 第60-61页 |
| 4.2.3 试验结果 | 第61-66页 |
| 4.3 开孔对LVL小试件力学性能影响的有限元分析 | 第66-68页 |
| 4.3.1 创建有限元模型 | 第66页 |
| 4.3.2 施加约束与载荷 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 设备优化改进及工作性能的试验研究 | 第69-77页 |
| 5.1 前言 | 第69页 |
| 5.2 不同输送速度下图像的清晰度测试 | 第69-73页 |
| 5.2.1 直方图概念 | 第69-70页 |
| 5.2.2 不同速度下锯材表面节子图像灰度直方图分析统计 | 第70-73页 |
| 5.3 锯材表面节子检测设备稳定性分析 | 第73-75页 |
| 5.3.1 试验材料 | 第73-74页 |
| 5.3.2 锯材表面节子检测试验 | 第74-75页 |
| 5.4 设备优化与改进 | 第75-76页 |
| 5.5 本章总结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-80页 |
| 6.1 结论 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录A | 第85-87页 |
| 在读期间的学术研究 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
