| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·连铸坯表面缺陷现状 | 第12-13页 |
| ·国内外连铸板坯表面质量在线监测技术的现状 | 第13-16页 |
| ·国外对于连铸坯表面质量在线监测技术的研究 | 第13-15页 |
| ·国内对于连铸坯表面缺陷监测技术的研究 | 第15-16页 |
| ·常见连铸坯表面质量在线监测方法的对比分析 | 第16-19页 |
| ·基于图像特征的板坯表面质量在线监测方法的提出 | 第19-21页 |
| ·论文组织构架 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 2 基于图像特征的连铸板坯表面质量在线监测系统的总体架构 | 第24-30页 |
| ·连铸板坯表面质量在线监测系统的硬件架构 | 第24-28页 |
| ·连铸板坯表面质量在线监测系统的软件架构 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 连铸板坯表面缺陷的影响因素和特征分析 | 第30-38页 |
| ·连铸工艺对于连铸坯表面质量的影响 | 第30-31页 |
| ·中间包钢水过热度对连铸坯表面缺陷产生的影响 | 第30页 |
| ·保护渣成分对连铸坯表面缺陷产生的影响 | 第30-31页 |
| ·浸入式水口深度及结晶器液面波动对连铸坯表面缺陷产生的影响 | 第31页 |
| ·结晶器材质、锥度、冷却强度对连铸坯表面缺陷产生的影响 | 第31页 |
| ·连铸过程二冷强度对连铸坯表面缺陷产生的影响 | 第31页 |
| ·拉速对连铸坯裂纹产生的影响 | 第31页 |
| ·连铸坯表面缺陷的分类及特点 | 第31-36页 |
| ·连铸坯表面裂纹 | 第32-33页 |
| ·结晶器振痕 | 第33-34页 |
| ·连铸坯表面划伤与轧辊压痕 | 第34-35页 |
| ·连铸坯表面渣类缺陷 | 第35页 |
| ·连铸坯表面氧化铁皮 | 第35-36页 |
| ·连铸坯表面缺陷影响和缺陷特征汇总 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 连铸板坯表面可疑缺陷的提取 | 第38-47页 |
| ·粗识别概述 | 第38-39页 |
| ·连铸板坯表面可疑缺陷识别 | 第39-45页 |
| ·图像边缘的定义 | 第39页 |
| ·图像边缘检测算法概述 | 第39页 |
| ·图像边缘检测的过程 | 第39-40页 |
| ·经典的边缘检测算子 | 第40-43页 |
| ·经典的边缘检测算子比较 | 第43-45页 |
| ·连铸板坯表面可疑缺陷的定位 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 连铸板坯表面可疑缺陷的分类 | 第47-63页 |
| ·细识别概述 | 第47-48页 |
| ·可疑缺陷图片特征向量的提取 | 第48-56页 |
| ·Contourlet变换概念 | 第48-49页 |
| ·Contourlet特征的提取及参数的选择 | 第49-51页 |
| ·灰度共生矩阵的概念 | 第51页 |
| ·灰度共生矩阵纹理特征的提取及参数的选择 | 第51-56页 |
| ·可疑缺陷分类模型的构建 | 第56-61页 |
| ·支持向量机的概念 | 第56-60页 |
| ·分类模型的建立 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 基于图像特征的连铸板坯表面质量在线监测系统的实现过程 | 第63-82页 |
| ·基于图像特征的连铸板坯表面质量在线监测系统的原理 | 第63-64页 |
| ·系统所涉及的设备参数的确定 | 第64-67页 |
| ·系统软件的介绍与使用 | 第67-69页 |
| ·系统的人工识别原理 | 第69-70页 |
| ·系统的板坯边界识别的原理 | 第70-71页 |
| ·系统的图像识别测速原理 | 第71-75页 |
| ·系统的图像拼接原理 | 第75-78页 |
| ·系统的现场测试 | 第78-81页 |
| ·现场测试环境 | 第78-79页 |
| ·现场测试结果及分析 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 7 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·全文总结 | 第82-83页 |
| ·工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第89页 |
