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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

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