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基于图像法的工件表面粗糙度检测系统研究

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基于图像法的工件表面粗糙度检测系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
图表清单第9-12页
注释表第12-13页
第一章 绪论第13-17页
  · 表面粗糙度检测概述第13-15页
    · 表面粗糙度定义及评定参数第13页
    · 表面粗糙度检测方法第13-15页
  · 图像法应用于表面粗糙度检测的研究现状第15-16页
  · 本论文的研究目的第16页
  · 本论文的主要工作第16-17页
第二章 基于图像的表面粗糙度检测系统综述第17-21页
  · 表面粗糙度检测原理第17页
  · 表面粗糙度检测系统整体方案设计第17-20页
    · 表面粗糙度图像采集系统第17-18页
    · 表面粗糙度软件检测系统第18-19页
    · 表面粗糙度检测系统测试第19-20页
  · 本章小结第20-21页
第三章 粗糙度图像预处理第21-34页
  · 数字图像相关概念第21-22页
    · RGB图像第21-22页
    · 灰度图像第22页
    · 二值图像第22页
  · 粗糙度图像采集第22-23页
  · 图像预处理第23-33页
    · RGB图像转换第23-24页
    · 背景减除第24-25页
    · 直方图均衡化第25-27页
    · 中值滤波第27-28页
    · 二值变换第28-29页
    · 图像旋转第29-33页
  · 本章小结第33-34页
第四章 粗糙度表面纹理图像特征提取第34-48页
  · 图像纹理分析方法第34-35页
  · 平均纹理周期参数提取第35-38页
    · 求解平均纹理周期算法描述第35-36页
    · 样块参数提取过程第36-38页
  · 频域内亮点距参数提取第38-41页
    · 二维离散傅立叶变换第38-39页
    · 在MATLAB中可视化二维DFT第39-40页
    · 图像频谱分析第40-41页
  · 灰度共生矩阵能量值及熵值参数提取第41-46页
    · 灰度共生矩阵的定义第41-43页
    · 图像的共生矩阵分析第43-46页
  · 本章小结第46-48页
第五章 基于BP神经网络的表面粗糙度图像识别第48-57页
  · BP神经网络简介第48-50页
  · BP神经网络的准备第50-52页
    · 输入参数的选择第50-51页
    · 输出参数的选择第51页
    · 输入输出数据的预处理第51-52页
  · BP神经网络的设计第52-55页
    · 训练参数初始化第52-53页
    · 隐层数与隐节点数的设计第53-54页
    · 节点转移函数第54-55页
  · 神经网络模型的建立第55-56页
  · 本章小结第56-57页
第六章 表面粗糙度检测系统的软件实现第57-65页
  · MATLAB图形用户界面简介第57页
  · 软件的总体设计方案第57-58页
  · 各个功能模块介绍第58-61页
    · 网络训练模块介绍第58-60页
    · 检测模块介绍第60-61页
  · 系统可靠性分析第61-64页
  · 本章小结第64-65页
第七章 总结与展望第65-67页
  · 本文的工作总结第65页
  · 后续的工作展望第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第72 页

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