角钢材质在线检测系统研发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题的研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 钢材材质检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 声音信号识别技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 压力信号识别技术研究现状 | 第14页 |
| 1.3 课题研究的内容和方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 课题的研究方法 | 第15-16页 |
| 第2章 检测系统总体设计 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 系统开发方案选择 | 第16-18页 |
| 2.3 硬件系统总体设计 | 第18-19页 |
| 2.4 软件系统总体设计 | 第19-21页 |
| 2.4.1 界面编写 | 第19-20页 |
| 2.4.2 算法部分 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 硬件系统设计 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 声音传感器的选择 | 第22-26页 |
| 3.3 压力传感器的选择 | 第26-27页 |
| 3.4 电磁开关的选择 | 第27页 |
| 3.5 信号隔离器的选择 | 第27-28页 |
| 3.6 数据采集卡的选择 | 第28-29页 |
| 3.7 继电器与报警装置 | 第29-30页 |
| 3.8 硬件的总体搭建 | 第30-32页 |
| 3.8.1 电气原理介绍与总体布局 | 第30-32页 |
| 3.8.2 多通道硬件系统的搭建 | 第32页 |
| 3.9 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 识别算法研究 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 声音信号特征提取 | 第34-36页 |
| 4.3 声音信号MFCC距离识别 | 第36-41页 |
| 4.4 声音信号神经网络模式识别 | 第41-46页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型建立 | 第41-44页 |
| 4.4.2 BP神经网络模型的训练 | 第44页 |
| 4.4.3 神经网络数据处理 | 第44-46页 |
| 4.5 压力信号识别算法 | 第46-47页 |
| 4.6 模板库数据更新 | 第47-49页 |
| 4.6.1 压力信号特征值更新 | 第48-49页 |
| 4.6.2 声音信号特征值更新 | 第49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 操作界面与软件编程 | 第50-56页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 软件开发平台 | 第50-51页 |
| 5.2.1 LabVIEW软件概述 | 第50页 |
| 5.2.2 LabVIEW与硬件的链接 | 第50-51页 |
| 5.3 系统各部分功能 | 第51-54页 |
| 5.3.1 实时采集检测界面 | 第51-53页 |
| 5.3.2 离线浏览分析界面 | 第53页 |
| 5.3.3 模板阈值设置界面 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 系统安装及现场测试 | 第56-60页 |
| 6.1 系统集成 | 第56页 |
| 6.2 现场安装 | 第56-58页 |
| 6.2.1 声音传感器的安装 | 第56-57页 |
| 6.2.2 压力传感器的安装 | 第57页 |
| 6.2.3 电磁开关的安装 | 第57-58页 |
| 6.3 现场测试 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
