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汽車卡鉗和帶座外球面軸承的表面缺陷檢測方法研究

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汽車卡鉗和帶座外球面軸承的表面缺陷檢測方法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-9頁
第1章 緒論第9-18頁
  1.1 研究背景與意義第9-11頁
  1.2 汽車零部件缺陷檢測研究現狀第11-13頁
    1.2.1 國內研究現狀第11-12頁
    1.2.2 國外研究現狀第12-13頁
  1.3 研究目的及存在的難點第13-16頁
    1.3.1 研究目的第13-14頁
    1.3.2 汽車卡鉗和軸承在圖像采集中存在的難點第14-15頁
    1.3.3 課題存在的技術難點第15-16頁
  1.4 研究內容及章節安排第16-18頁
第2章 汽車零部件圖像檢測系統分析第18-28頁
  2.1 汽車卡鉗圖像檢測系統的構成第18-19頁
    2.1.1 系統組成成分第18-19頁
    2.1.2 汽車卡鉗表面缺陷檢測系統原理第19頁
  2.2 光源的選擇及擺放位置第19-21頁
    2.2.1 光源的選擇第20頁
    2.2.2 光源的擺放位置第20-21頁
  2.3 鏡頭的選擇第21-22頁
  2.4 相機的選擇第22-26頁
    2.4.1 相機類型的選擇第22-23頁
    2.4.2 相機參數選擇第23-24頁
    2.4.3 靶面的選擇第24-26頁
    2.4.4 信噪比和輸出視頻信號標準第26頁
  2.5 本章小結第26-28頁
第3章 汽車卡鉗表面缺陷檢測方法研究第28-39頁
  3.1 引言第28頁
  3.2 汽車卡鉗缺陷類型第28-29頁
  3.3 灰度均值與LBP相結合的判別方法第29-33頁
    3.3.1 小波去噪步驟第30-31頁
    3.3.2 特征提取第31頁
    3.3.3 歸一化積相關及算法流程第31-33頁
  3.4 實驗與分析第33-38頁
    3.4.1 去噪效果對比第34-35頁
    3.4.2 常用方法分析第35-36頁
    3.4.3 本研究方法的實驗與分析第36-38頁
  3.5 本章小結第38-39頁
第4章 痕跡干擾下的軸承端面表面缺陷識別方法研究第39-54頁
  4.1 引言第39-40頁
  4.2 感興趣區域提取第40-41頁
  4.3 基于圖像表面缺陷特征表征方法第41-45頁
    4.3.1 GLCM第41-42頁
    4.3.2 LBP第42-43頁
    4.3.3 GLSZM第43頁
    4.3.4 GLRLM第43-44頁
    4.3.5 NGTDM第44-45頁
  4.4 表面缺陷識別方法第45-47頁
    4.4.1 隨機森林參數分析與選擇第45-46頁
    4.4.2 缺陷識別方法流程第46-47頁
  4.5 實驗與分析第47-48頁
    4.5.1 實驗環境第47-48頁
    4.5.2 基于隨機森林的表面缺陷識別方法第48頁
  4.6 方法改進第48-53頁
    4.6.1 改進后的效果驗證第50-51頁
    4.6.2 不同分類器的性能評價與分析第51-52頁
    4.6.3 識別方法的應用第52-53頁
  4.7 本章小結第53-54頁
第5章 總結與展望第54-55頁
參考文獻第55-59頁
碩士期間發表的論文和參與的科研項目第59-60頁
致謝第60-61頁

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