基于机器视觉的钢流夹渣检测方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·转炉炼钢基本流程介绍 | 第7页 |
| ·钢渣检测的意义 | 第7-8页 |
| ·现有的钢渣检测技术 | 第8-11页 |
| ·人眼观测法 | 第8页 |
| ·称重检测法 | 第8页 |
| ·电磁感应检测法 | 第8-9页 |
| ·超声波检测法 | 第9页 |
| ·振动检测法 | 第9-10页 |
| ·激光多普勒测振检测法 | 第10-11页 |
| ·红外视频图像检测法 | 第11页 |
| ·课题采用的检测方法及论文结构安排 | 第11-13页 |
| ·红外钢渣检测系统的设计流程 | 第11-12页 |
| ·论文的目的和任务 | 第12-13页 |
| 2 转炉下渣检测理论研究 | 第13-20页 |
| ·辐射定律概述 | 第13-16页 |
| ·基尔霍夫定律 | 第13-14页 |
| ·普朗克辐射定律 | 第14-16页 |
| ·斯蒂芬-玻尔兹曼定律 | 第16页 |
| ·维恩位移定律 | 第16页 |
| ·钢水和钢渣的辐射差异分析和比较 | 第16-20页 |
| ·红外波段内钢水和钢渣的辐射率差异 | 第16-19页 |
| ·衰减比对钢水和钢渣辐射差异的影响 | 第19-20页 |
| 3 钢流夹渣检测系统总体设计 | 第20-34页 |
| ·系统硬件设备的选取 | 第20-21页 |
| ·红外摄像机 | 第20页 |
| ·图像采集卡 | 第20页 |
| ·终端控制平台 | 第20-21页 |
| ·钢渣检测软件设计 | 第21-28页 |
| ·钢流夹渣检测软件设计方案 | 第21-22页 |
| ·VFW开发包用于红外摄像机数据采集及处理 | 第22-27页 |
| ·VFW开发优化 | 第27-28页 |
| ·采集图片的颜色模型转换 | 第28-33页 |
| ·BMP位图介绍 | 第28-30页 |
| ·彩色模型转换 | 第30-33页 |
| ·钢流夹渣检测软件界面 | 第33-34页 |
| 4 图像增强在钢流检测算法中的应用 | 第34-45页 |
| ·图像增强的目的和意义 | 第34页 |
| ·图像增强方法的分类 | 第34页 |
| ·钢流图像增强算法与处理效果 | 第34-45页 |
| ·几种图像增强处理算法原理介绍 | 第34-42页 |
| ·钢流图像增强算法处理效果的分析 | 第42-45页 |
| 5 钢渣检测算法的研究 | 第45-73页 |
| ·钢渣检测算法的引入 | 第45页 |
| ·图像分割算法的分类 | 第45-68页 |
| ·边缘检测算法 | 第46-51页 |
| ·阈值分割算法 | 第51-59页 |
| ·OTSU算法的改进 | 第59-68页 |
| ·钢流中钢渣比例计算 | 第68页 |
| ·钢流夹渣检测算法模型选取 | 第68-73页 |
| ·钢流夹渣检测算法模型 | 第69-71页 |
| ·钢流夹渣检测算法时间复杂度 | 第71-73页 |
| 6 结论和展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
