城市地下管道视觉检测关键技术及应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题来源和意义 | 第9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 管道检测国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 地下管道检测方法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 视觉检测法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 城市地下管道视觉检测系统设计 | 第14-24页 |
| 2.1 管道检测系统整体结构 | 第14-16页 |
| 2.2 视觉检测系统组成 | 第16页 |
| 2.3 视觉检测模块硬件选型及设计 | 第16-20页 |
| 2.4 软件功能分析与系统设计 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于SVM的管道缺陷识别方法 | 第24-40页 |
| 3.1 管道缺陷类别 | 第24-25页 |
| 3.2 缺陷识别流程 | 第25页 |
| 3.3 缺陷图像预处理 | 第25-30页 |
| 3.3.1 图像灰度化 | 第25-27页 |
| 3.3.2 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 3.3.3 滤波去噪 | 第28-30页 |
| 3.4 基于灰度共生矩阵提取管道图像纹理特征 | 第30-33页 |
| 3.5 缺陷图像识别算法设计 | 第33-36页 |
| 3.5.1 SVM算法原理 | 第33-35页 |
| 3.5.2 SVM分类算法步骤 | 第35-36页 |
| 3.5.3 管道缺陷分类模型建立 | 第36页 |
| 3.6 SVM识别与标记结果分析 | 第36-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于激光测距的管道裂缝长度测量方法 | 第40-67页 |
| 4.1 裂缝长度测量模型建立 | 第40-47页 |
| 4.2 管道曲率和角度误差分析 | 第47-55页 |
| 4.2.1 激光束水平照射 | 第48-50页 |
| 4.2.2 激光束垂直照射 | 第50-55页 |
| 4.3 激光光斑间距校准 | 第55-57页 |
| 4.4 裂缝图像处理 | 第57-63页 |
| 4.5 裂缝长度测量验证及分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
