基于图像处理的油井钢丝绳断丝缺陷检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 钢丝绳检测技术历史及发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 检测技术的发展历史 | 第10-12页 |
| 1.2.2 检测技术的国内现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 钢丝绳简介与检测基本理论 | 第15-24页 |
| 2.1 钢丝绳基本知识简介 | 第15-20页 |
| 2.1.1 钢丝绳结构和特性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 钢丝绳的故障类型 | 第17-19页 |
| 2.1.3 钢丝绳的安全评定 | 第19-20页 |
| 2.2 无损检测钢丝绳方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 磁检测法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 图像检测法 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 钢丝绳图像预处理 | 第24-31页 |
| 3.1 基于RETINEX理论的增强算法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 Retinex理论的概念与原理 | 第24-25页 |
| 3.1.2 Retinex理论的算法过程 | 第25页 |
| 3.1.3 对数处理 | 第25-27页 |
| 3.2 W-G算法的预处理 | 第27-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 钢丝绳断丝智能检测 | 第31-57页 |
| 4.1 边缘检测与算法实现 | 第31-36页 |
| 4.1.1 基本概念 | 第31-32页 |
| 4.1.2 边缘检测算子 | 第32-35页 |
| 4.1.3 实验与分析 | 第35-36页 |
| 4.2 基于Hough变换的绳股位置检测 | 第36-46页 |
| 4.2.1 Hough变换原理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 膨胀和腐蚀处理 | 第40-44页 |
| 4.2.3 绳股提取的实现 | 第44-46页 |
| 4.3 绳股内部钢丝特征提取 | 第46-47页 |
| 4.4 基于BP人工神经网络的断丝诊断 | 第47-56页 |
| 4.4.1 BP神经网络结构 | 第47-50页 |
| 4.4.2 训练要点 | 第50-52页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间科研及论文完成情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
