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基于DSP的磨削表面粗糙度在线检测系统开发

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
插图索引第11-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景与意义第13页
    1.2 国内外表面粗糙度检测研究现状第13-18页
        1.2.1 接触式测量方法第14页
        1.2.2 非接触测量方法第14-18页
    1.3 DSP 在工业检测中的应用第18-20页
        1.3.1 工业视觉检测第18页
        1.3.2 DSP 芯片的特点第18-19页
        1.3.3 DSP 技术发展趋势第19-20页
    1.4 本文研究思路与主要研究内容第20-22页
        1.4.1 问题的提出第20页
        1.4.2 本文的研究思路第20-21页
        1.4.3 主要内容及章节安排第21-22页
第2章 基于光散射原理和机器视觉的表面粗糙度检测第22-29页
    2.1 表面粗糙度的定义第22-23页
    2.2 光散射原理第23-27页
        2.2.1 粗糙表面的光散射现象第23页
        2.2.2 散射光强分布与表面租糙度的定性关系第23-24页
        2.2.3 散射光强分布与表面粗糙度之间的定量关系第24-27页
    2.3 基于光散射原理和机器视觉的粗糙度检测第27页
        2.3.1 机器视觉原理第27页
        2.3.2 机器视觉的基本组成第27页
        2.3.3 基于光散射原理和机器视觉的粗糙度检测第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第3章 表面粗糙度在线检测系统的硬件总体设计第29-37页
    3.1 磨削试件第29页
    3.2 表面粗糙度在线检测系统的总体设计第29-31页
    3.3 表面粗糙度在线检测系统硬件设计第31-36页
        3.3.1 光学测量模块第31-32页
        3.3.2 图像采集模块第32-33页
        3.3.3 数据处理模块第33-36页
        3.3.4 数据显示模块第36页
        3.3.5 通信模块第36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 基于支持向量机的磨削表面粗糙度等级识别第37-56页
    4.1 图像采集第37-38页
    4.2 图像预处理第38-43页
        4.2.1 图像滤波第38-39页
        4.2.2 确定图像旋转角度第39页
        4.2.3 图像旋转第39-43页
    4.3 表面粗糙度特征参数的提取第43-47页
    4.4 基于多分类支持向量机的粗糙度等级识别第47-55页
        4.4.1 支持向量机原理第47-50页
        4.4.2 SVM 的多分类算法第50-51页
        4.4.3 SVM 分类模型的参数优化第51-52页
        4.4.4 基于支持向量机的粗糙度等级识别第52-53页
        4.4.5 算法 MATLAB 仿真第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 基于 DSP 的磨削表面粗糙度测量系统开发第56-72页
    5.1 DSP 的软件开发工具第56-59页
        5.1.1 集成开发环境 CCS第56-57页
        5.1.2 CCS 的编译链接第57-59页
    5.2 DSP 系统的主程序架构第59-66页
        5.2.1 引导加载过程第59页
        5.2.2 芯片支持库初始化第59-60页
        5.2.3 外扩存储器接口初始化第60-61页
        5.2.4 基于 EDMA 的 PDT 传输设置第61-62页
        5.2.5 中断设置第62页
        5.2.6 通信模块设置第62-66页
    5.3 粗糙度检测算法的 DSP 实现第66-67页
    5.4 程序的烧录第67-68页
        5.4.1 .out 文件到.hex 文件的转换第68页
        5.4.2 Flash Burn第68页
    5.5 系统调试和运行第68-71页
    5.6 本章小结第71-72页
结论与展望第72-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-80页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第80页

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