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基于漏磁信号的钢板表面缺陷图像检测与识别方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题的背景和意义第11页
        1.1.1 课题的背景第11页
        1.1.2 课题的意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容与创新之处第13-17页
        1.3.1 本文的研究内容第13-15页
        1.3.2 本文的创新之处第15-17页
第2章 钢板缺陷无损检测数据采集系统设计第17-29页
    2.1 系统的总体设计第17-18页
    2.2 钢板缺陷数据采集系统设计第18-23页
        2.2.1 采集模块设计第19-20页
        2.2.2 控制模块设计第20-23页
    2.3 系统的软件设计第23-28页
        2.3.1 控制程序设计第23-25页
        2.3.2 采集程序设计第25-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 一种基于定阈值维纳滤波与多小波基融合的图像去噪新方法第29-45页
    3.1 灰度图像生成第29-34页
        3.1.1 数据的预处理第29-32页
        3.1.2 灰度图像的生成第32-34页
    3.2 灰度图像的去噪方法的研究第34-39页
        3.2.1 图像的小波变换第35页
        3.2.2 图像的小波阈值去噪第35-36页
        3.2.3 小波域的定阈值维纳滤波方法第36-37页
        3.2.4 基于小波分析的融合算法第37-38页
        3.2.5 一种基于定阈值维纳滤波与多小波基融合的图像去噪新方法第38-39页
    3.3 图像去噪评价指标与结果对比第39-44页
        3.3.1 图像去噪评价指标第39-40页
        3.3.2 仿真结果对比第40-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第4章 一种基于小波多尺度配准和小波多尺度模极大值的边缘检测新方法第45-65页
    4.1 传统缺陷边缘检测方法第45-48页
        4.1.1 图像的边缘第45页
        4.1.2 传统的边缘检测方法第45-48页
    4.2 一种基于小波多尺度配准和小波多尺度模极大值的边缘检测新方法第48-54页
    4.3 边缘检测评价指标和结果对比第54-59页
        4.3.1 边缘检测评价指标第54-56页
        4.3.2 几种方法的结果对比第56-59页
    4.4 缺陷图像几何特征提取的方法研究第59-64页
        4.4.1 缺陷图像几何特征的定义第59-60页
        4.4.2 缺陷图像几何特征的测量和计算第60-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第5章 基于神经网络的缺陷识别方法研究第65-77页
    5.1 神经网络原理第65-67页
    5.2 缺陷辨识模型的建立和训练第67-75页
        5.2.1 缺陷辨识模型的建立第67-71页
        5.2.2 缺陷辨识模型的训练与分析第71-75页
    5.3 缺陷的识别第75-76页
    5.4 本章小结第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-85页
攻读硕士期间科研情况第85页

 
 
论文编号BS4097561,这篇论文共85
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