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基于机器视觉的磨削表面粗糙度检测
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基于机器视觉的磨削表面粗糙度检测
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-23页
· 课题背景和意义
第10-11页
· 表面粗糙度研究概述
第11-16页
· 表面粗糙度研究的发展
第11-14页
· 表面粗糙度测量方法
第14-16页
· 机器视觉技术
第16-20页
· 光学基础
第17-20页
· 图像质量评定
第20页
· LabVIEW及IMAQ Vision简介
第20-21页
· 课题研究的目的和主要内容
第21-23页
第2章 试件制备及系统搭建
第23-29页
· 磨削试件制备
第23-26页
· 实验设备
第23-24页
· 磨削正交试验设计
第24-26页
· 图像检测系统的搭建
第26-28页
· 本章小结
第28-29页
第3章 磨削表面图像的处理与分析
第29-45页
· 磨削表面图像预处理
第29-38页
· 图像滤波
第29-31页
· 滤波器的选用
第31-36页
· 图像增强
第36-38页
· 磨削表面缺陷检测
第38-42页
· 形态学处理
第39-41页
· 图像分割处理
第41-42页
· 图像的纹理分析
第42-44页
· 本章小结
第44-45页
第4章 磨削表面粗糙度检测
第45-56页
· 磨削表面图像的频域分析
第45页
· 表面粗糙度特征参数的提取
第45-49页
· 功率谱半径
第46-48页
· 平均功率谱
第48页
· 中心功率谱百分比
第48-49页
· 基于BP神经网络的磨削表面粗糙度检测
第49-55页
· 神经网络样本的采集
第50-51页
· 神经网络模型的建立
第51-53页
· 基于神经网络的测试
第53-55页
· 本章小结
第55-56页
第5章 磨削表面粗糙度检测系统的软件实现
第56-63页
· 软件的总体设计方案
第56-57页
· 各个功能模块介绍
第57-62页
· 常规操作模块
第57-59页
· 算术和逻辑运算模块
第59-60页
· 轮廓峰谷提取模块
第60页
· 表面粗糙度检测模块
第60-62页
· 应用程序的创建
第62页
· 本章小结
第62-63页
结论
第63-64页
参考文献
第64-69页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
第69-70页
致谢
第70 页
本篇论文共
70
页,
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。
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