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机器视觉下的材料外观腐蚀特征信息存储与相关性研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 材料腐蚀状况第9-10页
    1.2 机器视觉介绍及现状第10-11页
    1.3 图像信息处理现状第11-13页
    1.4 课题研究的重要性第13-14页
    1.5 论文内容安排第14-16页
2 机器视觉下的腐蚀特征信息采集与存储第16-29页
    2.1 材料外观腐蚀特征信息的采集第16-23页
        2.1.1 材料腐蚀图像信息第16-17页
        2.1.2 图像信息组成类型第17-18页
        2.1.3 材料外观腐蚀图像信息采集系统第18-19页
        2.1.4 材料外观腐蚀图像采集系统相关技术指标第19-23页
    2.2 材料外观腐蚀特征信息存储第23-29页
        2.2.1 材料腐蚀特征图像数据库结构设计第23页
        2.2.2 数据结构关系E-R图第23-25页
        2.2.3 材料腐蚀特征图像数据库的设计原则第25-26页
        2.2.4 材料样品基本信息表第26页
        2.2.5 材料外观腐蚀特征图像信息表第26-27页
        2.2.6 材料的各种腐蚀特征信息表第27-29页
3 材料外观腐蚀特征信息的相关性处理第29-48页
    3.1 材料外观腐蚀特征处理方式第29-35页
        3.1.1 图像信息第29-30页
        3.1.2 材料外观腐蚀特征的图像处理第30-35页
    3.2 材料外观腐蚀特征点处理第35-41页
        3.2.1 图像分割技术第35-36页
        3.2.2 基于阈值的材料外观腐蚀特征分割第36-39页
        3.2.3 材料外观腐蚀特征点大小处理第39页
        3.2.4 材料外观腐蚀特征区域颜色处理第39-40页
        3.2.5 材料外观腐蚀特征区域的处理第40-41页
    3.3 材料外观腐蚀特征信息相关性处理第41-48页
        3.3.1 材料外观腐蚀特征相关性信息第41-43页
        3.3.2 材料外观腐蚀颜色处理第43-45页
        3.3.3 材料外观腐蚀特征颜色相关性差异处理第45-48页
4 系统设计第48-51页
    4.1 系统数据库的设计第48-49页
        4.1.1 材料外观腐蚀特征数据库的构成第48页
        4.1.2 材料外观腐蚀特征数据库的功能分析第48-49页
    4.2 系统各功能模块的设计第49-51页
5 总结与展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-55页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第55页

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