带钢表面缺陷检测方法研究

1 绪论	第1-18页
·带钢生产现状	第8-9页
·带钢表面缺陷检测的重要性	第9页
·国内外带钢表面缺陷检测方法与装置研究现状	第9-15页
·传统检测方法	第9-10页
·自动检测方法	第10-11页
·计算机视觉检测方法	第11-15页
·国内研究现状	第15页
·本课题研究的目的和意义	第15-18页
2 带钢表面缺陷检测装置研究开发	第18-32页
·检测原理	第18页
·带钢表面缺陷的主要类型、特征及其成因	第18-21页
·带钢表面缺陷检测装置的组成及参数	第21-30页
·带钢表面缺陷检测装置的机械传动部分基本结构设计	第22-25页
·带钢表面缺陷检测装置基本设计的理论计算	第25-26页
·带钢表面缺陷检测图像采集与处理系统的设计	第26-30页
·带钢表面缺陷检测装置的图像处理过程	第30-31页
·本章小结	第31-32页
3 带钢表面缺陷数字图像处理方法研究	第32-53页
·数字图像处理概述	第32页
·带钢表面缺陷图像平滑	第32-38页
·图像的噪声	第33-36页
·带钢表面缺陷图像平滑	第36-38页
·带钢表面缺陷图像边缘检测	第38-41页
·带钢表面缺陷数学形态学操作	第41-44页
·二值图像	第41-42页
·数学形态学操作	第42-44页
·带钢表面缺陷图像特征提取	第44-49页
·形态特征	第44-46页
·灰度特征	第46-47页
·纹理特征	第47-49页
·BP神经网络分类器设计	第49-52页
·神经元	第49-50页
·BP神经网络	第50-51页
·BP网络的结构设计	第51页
·分类器训练结果	第51-52页
·本章小结	第52-53页
4 实验结果与分析	第53-62页
·实验过程	第53页
·实验结果	第53-60页
·带钢表面缺陷数字图像处理结果	第53-60页
·带钢表面缺陷图像分类器分类结果	第60页
·实验结果分析	第60-61页
·改进措施	第61页
·本章小结	第61-62页
5 结论	第62-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-67页
附录	第67-69页