| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 玻璃缺陷检测的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 工业中玻璃缺陷的种类及危害 | 第10-11页 |
| 1.1.2 缺陷检测的意义 | 第11页 |
| 1.2 玻璃缺陷检测的国内外研究现状及发展方向分析 | 第11-13页 |
| 1.3 现存的问题及本课题研究的目的 | 第13-16页 |
| 第2章 基于Mie散射检测气泡缺陷的数学模型 | 第16-26页 |
| 2.1 Mie散射 | 第16-21页 |
| 2.1.1 Mie散射的基本原理 | 第16页 |
| 2.1.2 Mie散射公式及算法 | 第16-20页 |
| 2.1.3 Mie散射、瑞利散射及夫琅禾费衍射 | 第20-21页 |
| 2.2 玻璃内气泡缺陷模型分析 | 第21-22页 |
| 2.2.1 相关散射和不相关散射 | 第21页 |
| 2.2.2 单散射和复散射 | 第21-22页 |
| 2.3 Mie散射理论模拟单个气泡散射模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 散射光强与散射角度的关系 | 第23-24页 |
| 2.3.2 散射光强与气泡粒径的关系 | 第24-25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 玻璃内部缺陷检测的仿真分析 | 第26-42页 |
| 3.1 玻璃内部单个气泡缺陷模型的建立 | 第26-29页 |
| 3.2 前向散射光光强分析与反演计算 | 第29-41页 |
| 3.2.1 BP神经网络算法简介 | 第29-33页 |
| 3.2.2 神经网络算法用于气泡缺陷粒径反演的模式设计 | 第33-39页 |
| 3.2.3 计算结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.3 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 玻璃内部气泡缺陷检测实验及反演计算 | 第42-58页 |
| 4.1 气泡缺陷检测装置简介及实验步骤 | 第42-49页 |
| 4.1.1 实验装置系统 | 第42-43页 |
| 4.1.2 光源系统 | 第43-46页 |
| 4.1.3 成像系统 | 第46-48页 |
| 4.1.4 实验步骤 | 第48-49页 |
| 4.2 图像处理 | 第49-51页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第49-50页 |
| 4.2.2 气泡缺陷二维坐标获取 | 第50-51页 |
| 4.3 反演模型建立 | 第51-55页 |
| 4.3.1 气泡Mie散射光强分布的数值计算 | 第51-53页 |
| 4.3.2 光能系数矩阵的数值计算 | 第53页 |
| 4.3.3 光能列向量的数值计算 | 第53-55页 |
| 4.4 粒径反演计算 | 第55-57页 |
| 4.4.1 反演算法简介 | 第55-56页 |
| 4.4.2 Chahine算法反演结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.5 小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 硕士期间论文及专利 | 第65页 |