基于工件表面纹理图像的刀具磨损状态监测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·刀具状态监测技术概况 | 第9-11页 |
| ·刀具状态监测技术的发展概况 | 第9页 |
| ·刀具状态监测技术的分类 | 第9-10页 |
| ·主要刀具状态监测技术及系统的特点 | 第10-11页 |
| ·目前刀具状态检测存在的主要问题 | 第11页 |
| ·基于图像处理的刀具状态监测的特点及现状 | 第11-14页 |
| ·基于图像处理的刀具状态监测系统的特点 | 第11-13页 |
| ·国内外基于图像处理的刀具状态监测技术的现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 刀具磨损特征分析及工件表面纹理分析 | 第16-24页 |
| ·刀具磨损的基本特征和形态分析 | 第16-17页 |
| ·刀具的磨损过程与磨钝标准 | 第17-18页 |
| ·刀具的磨损过程 | 第17页 |
| ·刀具的磨钝标准 | 第17-18页 |
| ·工件表面纹理的形成和影响因素分析 | 第18-19页 |
| ·本文的实验装置及数据采集 | 第19-22页 |
| ·实验装置 | 第19-20页 |
| ·实验数据采集 | 第20-22页 |
| ·工件表面纹理特征与刀具磨损的关系 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 工件表面图像的预处理 | 第24-34页 |
| ·图像的几何操作 | 第24-26页 |
| ·图像的剪切 | 第24页 |
| ·图像的纹理角度校正 | 第24-26页 |
| ·图像的灰度变换 | 第26-28页 |
| ·图像去噪 | 第28-30页 |
| ·图像边缘检测 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于改进Hough变换的工件表面纹理分析 | 第34-44页 |
| ·Hough变换的原理及局限性 | 第34-36页 |
| ·Hough变换的原理 | 第34-35页 |
| ·Hough变换的局限性 | 第35-36页 |
| ·随机Hough变换 | 第36-37页 |
| ·改进Hough变换算法的具体描述及性能分析 | 第37-40页 |
| ·改进Hough变换的具体算法 | 第37-39页 |
| ·改进Hough变换算法的性能分析 | 第39-40页 |
| ·基于改进Hough变换的实验数据分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于分形理论的工件表面图像分析 | 第44-56页 |
| ·分形理论基础 | 第44-46页 |
| ·分形理论发展的历史进程 | 第44-45页 |
| ·分形及其维数的定义 | 第45-46页 |
| ·分形参数的计算 | 第46-50页 |
| ·高阶分形特征 | 第46-47页 |
| ·多重分形熵 | 第47-50页 |
| ·基于分形理论的实验数据分析 | 第50-54页 |
| ·基于高阶分形特征的实验数据分析 | 第50-51页 |
| ·基于多重分形熵的实验数据分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 6 基于隐马尔可夫模型(HMM)的刀具状态识别 | 第56-66页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第56-61页 |
| ·隐马尔可夫模型基本理论 | 第56-57页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题及其相关算法 | 第57-60页 |
| ·隐马尔科夫模型初始值的选取 | 第60-61页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的刀具状态识别 | 第61-64页 |
| ·基于HMM的刀具状态识别系统的建立 | 第61-62页 |
| ·刀具状态识别HMM的建立和训练 | 第62-63页 |
| ·HMM刀具状态识别实验结果与分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 7 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·发展与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文与参与项目 | 第74页 |
