| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·轨道表面缺陷检测的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·轨道表面缺陷存在的形式 | 第10-11页 |
| ·本文要完成的工作 | 第11-12页 |
| 第2章 基于机器视觉的轨道表面缺陷识别系统的硬件组成 | 第12-28页 |
| ·轨道表面缺陷识别系统的主要技术要求 | 第12页 |
| ·视觉系统的组成 | 第12-14页 |
| ·常用的机器视觉系统的组成方案 | 第12-14页 |
| ·本系统的构成及系统的工作流程 | 第14页 |
| ·图像获取和采集模块 | 第14-27页 |
| ·照明方式及光源和滤光片的选择 | 第15-16页 |
| ·摄像机的选择及相关参数的计算 | 第16-19页 |
| ·相机的参数计算和选型 | 第19-21页 |
| ·采集卡的选择 | 第21-23页 |
| ·镜头的选择 | 第23-27页 |
| ·成像原理及参数计算 | 第23-25页 |
| ·景深的计算及参数的校正 | 第25-27页 |
| ·控制模块 | 第27-28页 |
| 第3章 摄像机线扫描速率动态调整 | 第28-39页 |
| ·摄像机线扫描速率调整的必要性 | 第28-29页 |
| ·摄像机线扫描速率调整的原理 | 第29-30页 |
| ·外部触发模式动态调整摄像机线扫描速率试验 | 第30-38页 |
| ·试验原理及仪器 | 第30-32页 |
| ·试验内容和结果 | 第32-38页 |
| ·试验总结 | 第38-39页 |
| 第4章 钢轨表面缺陷识别系统的图像处理算法 | 第39-74页 |
| ·数字图像处理的内容 | 第39-41页 |
| ·图像处理算法流程 | 第41-42页 |
| ·预处理和轨道表面信息定位 | 第42-47页 |
| ·预处理 | 第43-44页 |
| ·轨道表面信息的定位 | 第44-47页 |
| ·边缘检测 | 第47-57页 |
| ·边缘概念及常用的边缘检测算子 | 第48-51页 |
| ·改进的Sobel、Krisch边缘方向检测算子 | 第51-54页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第54-57页 |
| ·边缘连接 | 第57-65页 |
| ·连通数 | 第58-60页 |
| ·距离 | 第60-61页 |
| ·边缘生长算法的实现 | 第61-65页 |
| ·目标缺陷的定位 | 第65-70页 |
| ·消除直线 | 第66-67页 |
| ·物体的标注 | 第67-69页 |
| ·目标缺陷的提取 | 第69-70页 |
| ·实际缺陷图像的处理结果 | 第70-74页 |
| 第5章 轨道表面缺陷图像的特征描述与识别 | 第74-96页 |
| ·特征描述 | 第75-82页 |
| ·几何特征 | 第75-78页 |
| ·形状特征 | 第78-80页 |
| ·形状描述子 | 第80-82页 |
| ·具体的缺陷的特征提取 | 第82-85页 |
| ·边界跟踪 | 第82-83页 |
| ·特征计算 | 第83-85页 |
| ·模式识别 | 第85-96页 |
| ·常用的模式识别方法介绍及比较 | 第85-89页 |
| ·学习向量量化神经网络及实现 | 第89-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-103页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第103-104页 |
| 部分源程序 | 第104-116页 |