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电气设备智能检测系统的设计与实现
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电气设备智能检测系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第11-11页
ABSTRACT第11-13页
第1部分 绪论第13-16页
　　1.1 项目背景第13-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-15页
　　1.3 本文组织结构第15-16页
第2部分 相关技术介绍第16-31页
　　2.1 红外热成像技术及温度提取第16-18页
　　2.2 图像预处理第18-23页
　　　　2.2.1 图像灰度化第18-20页
　　　　2.2.2 图像去噪第20-22页
　　　　2.2.3 图像增强第22-23页
　　2.3 图像分割第23-27页
　　　　2.3.1 几种经典的图像提取算法第23-25页
　　　　2.3.2 基于K-means聚类算法的电气设备红外图像提取第25-27页
　　2.4 图像识别第27-31页
　　　　2.4.1 模板匹配算法第27-28页
　　　　2.4.2 卷积神经网络第28-31页
第3部分 系统需求分析第31-36页
　　3.1 系统目标和解决的主要问题第31-32页
　　3.2 系统需求描述第32-33页
　　　　3.2.1 系统功能性需求描述第32-33页
　　　　3.2.2 系统涉及的岗位需求第33页
　　3.3 系统的软硬件环境需求第33-36页
　　　　3.3.1 系统软件需求第33-34页
　　　　3.3.2 系统硬件需求第34-36页
第4部分 系统设计第36-50页
　　4.1 系统的设计目标和原则第36页
　　4.2 系统的技术架构第36-39页
　　　　4.2.1 系统架构的总体概述第36-38页
　　　　4.2.2 框架核心运行机制第38-39页
　　4.3 系统的功能架构第39-41页
　　4.4 系统详细设计第41-50页
　　　　4.4.1 红外图像识别模块第41-44页
　　　　　　4.4.1.1 图像预处理子模块第41-42页
　　　　　　4.4.1.2 温度提取子模块第42-43页
　　　　　　4.4.1.3 图像主体提取子模块第43页
　　　　　　4.4.1.4 设备类型识别子模块第43-44页
　　　　　　4.4.1.5 设备异常识别子模块第44页
　　　　4.4.2 系统数据库设计第44-48页
　　　　　　4.4.2.1 系统E-R图设计第44-45页
　　　　　　4.4.2.2 数据库表设计第45-48页
　　　　4.4.3 巡检任务管理模块第48-50页
　　　　　　4.4.3.1 模块功能设计第48-49页
　　　　　　4.4.3.2 操作时序图第49-50页
　　　　4.4.4 系统界面设计第50页
第5部分 系统实现第50-79页
　　5.1 图像预处理模块的实现第50-54页
　　　　5.1.1 实现过程第50页
　　　　5.1.2 应用结果及分析第50-54页
　　5.2 温度提取模块的实现第54-57页
　　　　5.2.1 实现过程第54-56页
　　　　5.2.2 应用结果及分析第56-57页
　　5.3 图像主体提取模块的实现第57-61页
　　　　5.3.1 实现过程第57-58页
　　　　5.3.2 应用结果及分析第58-61页
　　5.4 设备类型识别模块的实现第61-69页
　　　　5.4.1 模板匹配算法第61-65页
　　　　　　5.4.1.1 实现过程第61-62页
　　　　　　5.4.1.2 应用结果及分析第62-65页
　　　　5.4.2 VGG16卷积神经网络第65-69页
　　　　　　5.4.2.1 实现过程第65-68页
　　　　　　5.4.2.2 应用结果和分析第68-69页
　　5.5 设备异常识别模块的实现第69-75页
　　　　5.5.1 基于面积对比的异常识别算法第69-72页
　　　　　　5.5.1.1 实现过程第69-71页
　　　　　　5.5.1.2 应用结果及分析第71-72页
　　　　5.5.2 基于统计的异常识别算法第72-74页
　　　　　　5.5.2.1 实现过程第72-73页
　　　　　　5.5.2.2 应用结果和分析第73-74页
　　　　5.5.3 两种方法的综合实现第74-75页
　　5.6 系统界面第75-79页
第6部分 总结第79-81页
　　6.1 系统总结第79页
　　6.2 系统的不足第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页
学位论文评阅及答辩情况表第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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