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基于红外热图像信息的铜转炉炉衬蚀损状态在线测量系统研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·课题背景及研究意义第10-15页
     ·课题背景第10-13页
     ·课题的应用背景第13-14页
     ·研究目的和意义第14-15页
   ·文献综述第15-22页
     ·冶金炉炉衬故障检测与监测技术概述第15-18页
     ·国内外红外热成像无损检测的研究与进展第18-22页
   ·研究目标与内容第22-23页
第二章 红外基础理论第23-30页
   ·红外波谱第23页
   ·红外辐射理论第23-30页
     ·红外辐射的普遍性第23-24页
     ·史蒂芬-玻尔兹曼定律第24页
     ·维恩位移定律第24页
     ·普朗克定律第24-25页
     ·非黑体辐射源第25-28页
     ·常用金属的发射率表第28-30页
第三章 炉衬蚀损的红外检测方法研究第30-57页
   ·炉衬蚀损的红外检测原理第30-31页
     ·检测设备第30页
     ·检测方法第30-31页
   ·炉体表面温度场红外测量精度的影响因素分析及其改善措施第31-36页
     ·热像仪的温度分辨率第32页
     ·峰值波长第32-33页
     ·大气影响第33页
     ·被测部位的表面发射率第33-34页
     ·选择热像仪第34-36页
   ·红外热图像处理第36-44页
     ·灰度线性变换第38-39页
     ·滤波第39-40页
     ·增强第40-44页
     ·伪彩色处理第44页
   ·炉衬内壁蚀损形状况检测方法第44-57页
     ·人工神经网络原理第45-46页
     ·人工神经网络模型的选择第46-47页
     ·BP 神经网络第47-52页
     ·炉衬蚀损检测的BP 神经网络模型建立第52-57页
第四章 转炉炉衬蚀损的红外在线检测系统第57-61页
   ·系统功能与组成第57页
   ·系统设计第57-58页
   ·系统实现第58-60页
   ·系统小结第60-61页
第五章 转炉炉衬蚀损的红外在线检测系统的实验验证第61-65页
   ·神经网络的训练第61页
   ·神经网络的检验测试第61-65页
第六章 总结与展望第65-68页
   ·总结第65-67页
   ·展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-75页
附录第75-79页
在学期间发表的论文第79页
参与项目第79页

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