基于图像纹理分析的车削表面粗糙度检测

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基于图像纹理分析的车削表面粗糙度检测

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基于图像纹理分析的车削表面粗糙度检测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 研究背景及意义	第11页
1.2 表面粗糙度检测技术综述	第11-19页
1.2.1 表面粗糙度检测方法	第12-16页
1.2.2 基于计算机视觉的表面粗糙度检测技术研究现状	第16-19页
1.3 课题主要研究内容	第19页
1.4 课题来源	第19-21页
第二章工件表面显微图像采集与纹理特征参数的提取	第21-39页
2.1 工件表面粗糙度检测原理	第21页
2.2 图像采集系统硬件设备简介	第21-23页
2.3 车削工件显微图像采集	第23-24页
2.4 纹理分析方法	第24-27页
2.4.1 统计分析法	第24-25页
2.4.2 结构分析法	第25页
2.4.3 模型法	第25-27页
2.4.4 信号处理法	第27页
2.5 灰度共生矩阵	第27-30页
2.5.1 灰度共生矩阵定义	第28-29页
2.5.2 构造参数的影响	第29-30页
2.6 图像纹理特征参数的提取	第30-37页
2.6.1 构造参数的确定	第30-31页
2.6.2 统计特征参数的提取	第31-33页
2.6.3 实验数据分析	第33-37页
2.7 本章小结	第37-39页
第三章车削工件表面粗糙度检测模型研究	第39-57页
3.1 回归分析	第39-47页
3.1.1 多元线性回归分析	第39-43页
3.1.2 多元非线性回归分析	第43-47页
3.2 BP神经网络算法	第47-53页
3.2.1 BP神经网络结构	第48页
3.2.2 BP学习算法	第48-51页
3.2.3 BP学习步骤	第51页
3.2.4 BP神经网络设计	第51-53页
3.3 实验结果分析	第53-55页
3.4 多元回归与BP神经网络算法的对比分析	第55-56页
3.5 本章小结	第56-57页
第四章车削工件表面粗糙度测量的软件设计	第57-67页
4.1 MATLAB简介	第57页
4.2 系统总体设计方案	第57-59页
4.3 训练模块	第59-62页
4.3.1 样本采集	第59-60页
4.3.2 特征提取	第60-61页
4.3.3 数据整合处理	第61页
4.3.4 BP神经网格训练	第61-62页
4.4 检测模块	第62-64页
4.5 系统可靠性分析	第64-66页
4.6 本章小结	第66-67页
第五章结论	第67-69页
5.1 结论	第67页
5.2 展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
作者简介	第73页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文	第73-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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