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基于图像的车削表面粗糙度测量
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表面光洁度(表面粗糙度)的测量及其量仪论文
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
本篇论文共
66
页,
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