基于红外热图像识别的大包下渣检测系统的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目次 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·论文研究背景与意义 | 第10-22页 |
| ·钢水连铸过程及大包钢水下渣分析 | 第10-13页 |
| ·连铸大包下渣检测方法的研究现状 | 第13-17页 |
| ·基于红外热图像识别的大包下渣检测方法的提出 | 第17-21页 |
| ·红外热图像识别技术的研究历史和应用状况 | 第21-22页 |
| ·论文组织架构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 2 红外热成像系统原理及探测器的选择 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·红外辐射 | 第24-31页 |
| ·红外辐射的基本概念 | 第24-25页 |
| ·普朗克辐射定律 | 第25-27页 |
| ·维恩位移定律 | 第27-28页 |
| ·斯蒂芬-波尔兹曼定律 | 第28-29页 |
| ·实际物体的发射率 | 第29-31页 |
| ·红外热成像系统组成 | 第31-32页 |
| ·探测器的选择 | 第32-34页 |
| ·钢流热辐射光谱范围的确定 | 第32-33页 |
| ·探测器的选择 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 红外热图像的预处理 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·预处理中的图像对比度增强方法 | 第36-40页 |
| ·直方图概念 | 第36-37页 |
| ·直方图均衡 | 第37-38页 |
| ·对比度增强 | 第38-40页 |
| ·预处理中的图像平滑滤波方法 | 第40-42页 |
| ·线性滤波 | 第40-41页 |
| ·中值滤波 | 第41页 |
| ·频率低通滤波 | 第41-42页 |
| ·预处理中的图像锐化方法 | 第42-45页 |
| ·模糊机理 | 第42页 |
| ·梯度锐化 | 第42-43页 |
| ·拉普拉斯锐化 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 中间包钢水液面的下渣图像特征提取 | 第49-75页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·无长水口保护套的下渣特征提取 | 第49-54页 |
| ·基于钢流边缘检测的下渣特征提取 | 第49-52页 |
| ·基于钢流边缘检测的下渣特征提取实验分析 | 第52-54页 |
| ·有长水口保护套的下渣特征提取 | 第54-72页 |
| ·基于液面平均灰度变化的下渣特征提取 | 第54-55页 |
| ·基于结构相似度的下渣特征提取 | 第55-67页 |
| ·基于统计特性的多参数下渣特征提取 | 第67-72页 |
| ·实验误差分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 5 大包下渣检测系统的软件设计 | 第75-94页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·软件的总体设计 | 第75-80页 |
| ·系统软件的功能及其设计 | 第75-76页 |
| ·软件应用平台及开发工具 | 第76-79页 |
| ·红外图像下渣检测算法流程 | 第79-80页 |
| ·关键技术及其实现 | 第80-84页 |
| ·多线程技术 | 第80-82页 |
| ·Filter Graph的构建 | 第82-84页 |
| ·下渣检测软件模块划分及流程图 | 第84-93页 |
| ·系统控制模块 | 第84-87页 |
| ·视频图像采集模块 | 第87页 |
| ·视频图像分析模块 | 第87-89页 |
| ·视频图像存取模块 | 第89-90页 |
| ·视频图像显示模块 | 第90-91页 |
| ·软件整体流程图及效果图 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 6 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·研究总结 | 第94-95页 |
| ·工作展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第100页 |
