基于红外热像的设备状态识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·选题的背景和意义 | 第12页 |
| ·红外成像检测技术 | 第12-14页 |
| ·红外辐射测温基本理论 | 第12-13页 |
| ·红外检测技术及设备 | 第13-14页 |
| ·红外成像检测技术发展及现状 | 第14页 |
| ·设备状态识别的发展现状 | 第14-15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-18页 |
| 2 红外热像温度变化率分布与设备状态关系研究 | 第18-24页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·温度变化率分布图像的提出 | 第18-19页 |
| ·传统方法的不足 | 第18-19页 |
| ·设备表面温度随时间变化率图像 | 第19页 |
| ·温度变化率分布与设备状态的关系 | 第19-21页 |
| ·实验及分析 | 第21-24页 |
| 3 红外图像特征提取研究 | 第24-42页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·图像特征的分类 | 第24-26页 |
| ·图像特征的一般分类 | 第24-25页 |
| ·面向需求的图像特征选择 | 第25-26页 |
| ·传统的图像边缘特征提取方法 | 第26-31页 |
| ·传统的边缘处理算子 | 第26-30页 |
| ·实验及分析 | 第30-31页 |
| ·基于形态学重构的改进边缘提取 | 第31-35页 |
| ·图像的灰度阈值处理 | 第32-33页 |
| ·形态学重构 | 第33-35页 |
| ·实验及分析 | 第35页 |
| ·红外图像欧拉数特征提取 | 第35-39页 |
| ·欧拉数及其算法 | 第35-39页 |
| ·实验及分析 | 第39页 |
| ·特征有效性的实验验证 | 第39-42页 |
| 4 基于红外图像的设备状态识别研究 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·二叉树多分类支持向量机 | 第43-50页 |
| ·支持向量机相关理论 | 第43-48页 |
| ·二叉树多分类器设计 | 第48-50页 |
| ·基于红外温度图像的设备状态识别 | 第50-52页 |
| ·基于温度变化率图像的设备状态识别 | 第52-54页 |
| ·结论与分析 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 作者和导师简介 | 第66-67页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第67-68页 |
