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管道焊缝识别方法研究与焊缝超声扫查装置的设计

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题来源、研究背景及意义第9页
    1.2 焊缝识别技术研究现状第9-11页
    1.3 管道焊缝扫查装置发展状况第11-12页
    1.4 本文的工作和内容安排第12-14页
第2章 添加人工导航标志的焊缝识别方法第14-23页
    2.1 数字图像处理基本问题第14页
    2.2 人工导航标志第14-15页
    2.3 图像滤波第15-18页
        2.3.1 算术均值滤波第15-16页
        2.3.2 高斯滤波第16-17页
        2.3.3 中值滤波第17-18页
    2.4 图像分割第18-20页
        2.4.1 最大类间方差法第18页
        2.4.2 最佳阈值迭代法第18-20页
    2.5 基于导航标志的焊缝识别方法设计第20-21页
    2.6 基于图像质心的偏移量提取方法第21-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第3章 焊缝超声扫查装置运动控制系统设计第23-44页
    3.1 控制系统硬件设计第23-34页
        3.1.1 扫查装置整体结构框架第23-24页
        3.1.2 MCU处理模块第24-26页
        3.1.3 电源电路第26-27页
        3.1.4 电机驱动电路第27-30页
        3.1.5 摄像头模块第30-32页
        3.1.6 无线遥控模块第32-34页
    3.2 控制系统软件设计第34-38页
        3.2.1 控制系统总体设计方案第34-35页
        3.2.2 软件总体设计架构第35-37页
        3.2.3 图像采集软件设计第37-38页
    3.3 扫查装置运动控制系统数学建模及仿真第38-42页
        3.3.1 直流电机模型第38-39页
        3.3.2 扫查装置负载模型第39-40页
        3.3.3 摩擦力模型第40-41页
        3.3.4 控制系统数学模型仿真第41-42页
    3.4 扫查装置沿管道焊缝扫查试验第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于图像纹理特征的焊缝识别方法研究第44-56页
    4.1 图像的纹理第44-45页
    4.2 灰度直方图及其纹理统计特征参数第45-46页
    4.3 灰度共生矩阵第46-49页
        4.3.1 灰度共生矩阵的定义第46-48页
        4.3.2 灰度共生矩阵的纹理统计特征参数第48-49页
    4.4 基于图像纹理特征的焊缝识别方法设计第49-54页
        4.4.1 纹理特征参数的提取第49-50页
        4.4.2 焊缝识别方法的设计第50-53页
        4.4.3 识别方法的改进第53-54页
    4.5 仿真结果及分析第54-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第5章 基于BP神经网络的焊缝识别方法研究第56-68页
    5.1 人工神经网络概念及神经元模型第56-57页
    5.2 BP神经网络第57-59页
        5.2.1 BP神经网络模型及特点第57-58页
        5.2.2 构建BP神经网络的步骤第58-59页
    5.3 BP神经网络的改进算法第59-61页
    5.4 BP神经网络的设计第61-63页
        5.4.1 输入层、输出层的设计第61-62页
        5.4.2 传递函数的确定第62页
        5.4.3 隐含层的设计第62-63页
    5.5 仿真结果及分析第63-67页
    5.6 本章小结第67-68页
第6章 焊缝超声扫查系统的改进方案第68-76页
    6.1 扫查系统硬件改进方案第68-70页
        6.1.1 控制板卡第68-69页
        6.1.2 USB摄像头第69-70页
    6.2 扫查系统软件改进方案第70-75页
        6.2.1 扫查控制主流程设计第70-72页
        6.2.2 焊缝识别算法设计第72-73页
        6.2.3 BP网络模型设计第73-75页
    6.3 本章小结第75-76页
第7章 总结与展望第76-78页
    7.1 总结第76页
    7.2 展望第76-78页
参考文献第78-81页
致谢第81页

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