基于机器视觉的TFDS典型故障识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 TFDS研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 机器视觉研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 故障识别总体方案 | 第15-21页 |
| 2.1 TFDS故障识别背景 | 第15-17页 |
| 2.1.1 TFDS故障识别基本原理 | 第15页 |
| 2.1.2 TFDS设备基本组成 | 第15-17页 |
| 2.2 TFDS典型故障列举 | 第17-19页 |
| 2.2.1 挡键丢失故障 | 第17-18页 |
| 2.2.2 截断塞门手把关闭故障 | 第18页 |
| 2.2.3 锁紧板紧固螺栓松动故障 | 第18-19页 |
| 2.3 TFDS故障识别难点分析 | 第19-20页 |
| 2.4 TFDS典型故障总体识别方案设计 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 图像处理算法中的基本理论 | 第21-34页 |
| 3.1 数字图像的表示 | 第21页 |
| 3.2 图像预处理 | 第21-28页 |
| 3.2.1 镜像变换 | 第21-22页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第22-26页 |
| 3.2.3 图像增强 | 第26-28页 |
| 3.3 图像特征提取 | 第28-33页 |
| 3.3.1 图像分割 | 第28-30页 |
| 3.3.2 Hough变换 | 第30页 |
| 3.3.3 局部二值模式 | 第30-33页 |
| 3.4 故障识别 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 TFDS典型故障识别算法的设计及实现 | 第34-58页 |
| 4.1 挡键丢失故障识别算法设计 | 第34-49页 |
| 4.1.1 图像预处理 | 第34-35页 |
| 4.1.2 图像特征提取 | 第35-40页 |
| 4.1.3 标定感兴趣区域 | 第40-42页 |
| 4.1.4 故障识别 | 第42-49页 |
| 4.2 截断塞门手把关闭故障识别算法设计 | 第49-57页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第49页 |
| 4.2.2 图像特征提取 | 第49-52页 |
| 4.2.3 标定感兴趣区域 | 第52-53页 |
| 4.2.4 故障识别 | 第53-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 算法的瓶颈与故障识别性能分析 | 第58-64页 |
| 5.1 算法的瓶颈 | 第58-59页 |
| 5.1.1 挡键丢失故障识别算法的瓶颈 | 第58页 |
| 5.1.2 截断塞门手把关闭故障识别算法的瓶颈 | 第58-59页 |
| 5.2 故障识别性能分析 | 第59-63页 |
| 5.2.1 现有样本故障识别性能分析 | 第59-61页 |
| 5.2.2 实际测试故障识别性能分析 | 第61-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |
