| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 中厚板轮廓检测技术的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 非接触式中厚板轮廓检测技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 中厚板轮廓检测系统中图像处理的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究意义和主要内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的研究意义 | 第14页 |
| 1.3.2 论文的主要内容 | 第14-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 基于双摄像头的非接触式中厚板轮廓检测系统整体构架 | 第17-24页 |
| 2.1 轮廓检测系统的安装布局 | 第17-18页 |
| 2.1.1 系统整体结构布局 | 第17-18页 |
| 2.1.2 系统控制装置 | 第18页 |
| 2.2 图像采集子系统的硬件构成 | 第18-20页 |
| 2.3 图像数据传输结构 | 第20-21页 |
| 2.4 基于磁栅的速度检测装置 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 中厚板轮廓检测基本原理 | 第24-31页 |
| 3.1 基于磁栅的测速信息处理 | 第24-27页 |
| 3.2 中厚板表面高度测量及相机标定原理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 中厚板表面高度测量方式 | 第27-29页 |
| 3.2.2 高度变化的标定原理 | 第29-30页 |
| 3.3 中厚板边缘坐标获取原理 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 中厚板轮廓检测系统的图像算法研究 | 第31-49页 |
| 4.1 中厚板图像的编码运算 | 第31-39页 |
| 4.1.1 量化索引值的熵编码化 | 第31-32页 |
| 4.1.2 基于小波变换的图像压缩过程 | 第32-34页 |
| 4.1.3 小波系数标量量化 | 第34-35页 |
| 4.1.4 量化索引值的熵编码化 | 第35-37页 |
| 4.1.5 HUFFMAN编码的实现过程 | 第37-38页 |
| 4.1.6 HUFFMAN解码的实现过程 | 第38-39页 |
| 4.2 图像的预处理运算 | 第39-41页 |
| 4.2.1 图像灰度化 | 第39-40页 |
| 4.2.2 图像噪声的处理方法 | 第40-41页 |
| 4.3 图像亮线端点坐标提取 | 第41-48页 |
| 4.3.1 图像二值化处理 | 第42-44页 |
| 4.3.2 图像细化处理 | 第44-45页 |
| 4.3.3 标定中亮线纵向位置坐标提取算法研究 | 第45-46页 |
| 4.3.4 亮线端点坐标的提取算法 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 轮廓检测实验数据研究 | 第49-63页 |
| 5.1 实验平台搭建 | 第49-50页 |
| 5.2 中厚板轮廓检测结果 | 第50-57页 |
| 5.2.1 中厚板图像的编码 | 第50-52页 |
| 5.2.2 相机标定结果分析 | 第52-54页 |
| 5.2.3 边缘坐标与速度数据的匹配 | 第54-55页 |
| 5.2.4 中厚板轮廓检测结果的显示 | 第55-57页 |
| 5.3 中厚板轮廓检测精度分析 | 第57-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |