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铁轨表面缺陷检测算法的研究

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铁轨表面缺陷检测算法的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
  · 研究背景及意义第7-8页
  · 铁轨表面缺陷类型第8-9页
  · 铁轨表面缺陷视觉检测技术研究动态第9-13页
    · 机器视觉在铁轨缺陷检测上的应用第9-10页
    · 国外研究概况第10-12页
    · 国内研究概况第12-13页
  · 论文主要内容及结构安排第13-15页
第二章 铁轨表面图像预处理第15-33页
  · 铁轨表面区域定位第15-18页
  · 图像增强第18-26页
    · 全局直方图均衡化第18-20页
    · 局部直方图均衡化第20-21页
    · 局部Weber对比度裁剪法第21-25页
    · 增强结果对比分析第25-26页
  · 图像去噪第26-32页
    · 平滑线性滤波第27-28页
    · 统计排序滤波第28-29页
    · 多级中值滤波第29-30页
    · 去噪结果对比分析第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第三章 铁轨表面图像分割第33-43页
  · 最大熵阈值法第33-34页
  · 最大类间方差法第34-35页
  · 强调比例最大类间方差法第35-38页
    · 参数选取分析第37-38页
  · 分割结果对比分析第38-39页
  · 形态学处理第39-41页
    · 形态学基本运算第39-41页
    · 实验结果与分析第41页
  · 本章小结第41-43页
第四章 铁轨表面缺陷提取第43-51页
  · 缺陷标记与提取第43-46页
    · 常用标记方法第43-44页
    · 基于游程编码的递归标记法第44-45页
    · 实验结果与分析第45-46页
  · 缺陷检测性能评估第46页
  · 缺陷特征提取第46-50页
    · 几何特征第47-48页
    · 形状特征第48-49页
    · 缺陷特征计算第49页
    · 特征参数分析与选择第49-50页
  · 本章小结第50-51页
第五章 铁轨表面缺陷分类识别第51-57页
  · LVQ神经网络概述第51-53页
    · LVQ神经网络结构第51-52页
    · LVQ神经网络学习算法第52-53页
  · 缺陷分类实现第53-55页
    · LVQ神经网络设计第53-54页
    · LVQ神经网络训练第54-55页
    · 实验结果与分析第55页
  · 本章小结第55-57页
第六章 主要结论与展望第57-59页
  · 主要结论第57-58页
  · 展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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