带钢表面质量计算机视觉检测关键技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·冷轧带钢表面缺陷检测技术的国内外研究及开发现状 | 第7-12页 |
| ·论文背景及研究的主要内容 | 第12-14页 |
| ·论文背景 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 冷轧带钢表面质量自动检测系统的总体设计 | 第14-22页 |
| ·带钢表面质量自动检测系统的功能 | 第14页 |
| ·带钢表面质量自动检测系统的总体设计方案 | 第14-16页 |
| ·测量原理 | 第14-15页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第15-16页 |
| ·系统的硬件设计方案 | 第16-18页 |
| ·系统的软件设计方案 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像的采集 | 第22-28页 |
| ·通用数字图像处理系统 | 第22页 |
| ·实现视频捕获的方法 | 第22-23页 |
| ·利用VFW进行视频捕获卡的二次开发 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 图像的预处理 | 第28-33页 |
| ·系统噪声特性分析 | 第28-31页 |
| ·系统噪声图像的生成 | 第28页 |
| ·系统噪声特性分析 | 第28-31页 |
| ·改进的平滑滤波方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 缺陷检测和分割技术研究 | 第33-56页 |
| ·缺陷检测方法的研究 | 第33-46页 |
| ·缺陷检测的基本原理 | 第33页 |
| ·缺陷特征分析 | 第33-36页 |
| ·缺陷检测和分割的流程 | 第36-37页 |
| ·标准图的选取与处理 | 第37-42页 |
| ·缺陷检测的方案 | 第42页 |
| ·相通缺陷区域的合并 | 第42-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·缺陷的分割算法及实验结果 | 第46-47页 |
| ·本系统的缺陷检测及分割算法和传统算法的比较 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 三维图像的恢复与重建研究 | 第56-77页 |
| ·三维图像恢复与重建的概述 | 第56-57页 |
| ·三维图像恢复与重建的意义 | 第56页 |
| ·三维图像恢复与重建的研究现状与发展 | 第56-57页 |
| ·从阴影恢复形状的物理学和几何学知识 | 第57-64页 |
| ·从图像阴影恢复形状 | 第64-65页 |
| ·SFS的松弛迭代计算法 | 第65-68页 |
| ·图像幅照方程求解的松弛迭代计算法 | 第65-67页 |
| ·物体表面重建 | 第67-68页 |
| ·基于神经网络的SFS算法 | 第68-75页 |
| ·人工神经网络及BP网络 | 第68-69页 |
| ·本系统中神经网络的应用 | 第69-75页 |
| ·神经网络的提出 | 第69-70页 |
| ·神经网络BP学习算法的实现 | 第70-72页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第72-74页 |
| ·神经网络训练算法的改进 | 第74-75页 |
| ·实验及结果 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 图像传输技术开发 | 第77-88页 |
| ·网络通讯技术 | 第77-81页 |
| ·客户机／服务器模型的软件设计和实现 | 第81-84页 |
| ·多线程的使用 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第八章 结论 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研工作及发表的论文 | 第93-94页 |
| 声明 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
