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基于图像的车削表面粗糙度测量

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基于图像的车削表面粗糙度测量
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-21页
  · 引言第10-11页
  · 表面粗糙度测量技术综述第11-18页
    · 表面粗糙度测量技术第11-12页
    · 国内外表面粗糙度检测的现状第12-17页
    · 表面粗糙度测量系统的发展趋势第17-18页
  · 图像检测技术简介第18-19页
  · 课题研究的目的和主要研究内容第19-21页
第2章 数字图像测量技术概述第21-32页
  · 图像测量设备第21-25页
    · 摄像机第22-23页
    · 图像数字化器第23-25页
    · 计算机接口第25页
  · 光源简介第25-27页
    · 白炽灯第25页
    · 卤素灯第25-26页
    · 荧光灯第26页
    · 发光二极管(LED)第26-27页
    · 四种光源性能比较第27页
  · 数字图像处理流程第27-29页
  · MATLAB 图像处理技术简介第29-31页
    · 图像采集工具箱第29-30页
    · 图像处理工具箱第30页
    · 视频和图像处理模块库第30-31页
  · 本章小结第31-32页
第3章 表面粗糙度测量系统的建立第32-46页
  · 光学系统原理第32-33页
  · 车削表面粗糙度样块的制作第33-35页
  · 图像测量系统的硬件集成第35-39页
    · 各组件主要性能第35-36页
    · 系统集成性能第36-39页
  第4章 表面粗糙度BP 识别网络的设计和定性测量第39页
  · 表面粗糙度特征选择第39-41页
    · 图像预处理第39-40页
    · 特征提取第40-41页
  · BP 神经网络模型的建立第41-42页
  · 神经网络样本的采集第42页
  · 神经网络的训练第42-43页
  · 神经网络的训练结果第43-44页
  · 神经网络的识别结果第44-45页
  · 本章小结第45-46页
第5章 表面粗糙度的定量测量第46-51页
  · 滤波器设计第46-47页
  · 参数计算第47-48页
  · 建立经验公式第48-50页
  · 本章小结第50-51页
第6章 软件开发和综合系统调试第51-59页
  · MATLAB 图形用户接口(GUI)第51-53页
  · 图像采集模块第53-54页
  · 图像标定模块第54-56页
  · 质量检测模块第56-58页
  · 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
攻读学位期间发表的学术论文第65-66页
致谢第66 页

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