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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,
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。
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