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基于图像处理的罐体裂纹磁粉自动检测系统研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
引言第10-11页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
        1.1.1 课题研究的背景第11页
        1.1.2 论文研究的意义第11-12页
    1.2 国内外磁粉检测研究现状第12-13页
        1.2.1 国外磁粉检测技术现状第12-13页
        1.2.2 国内磁粉检测技术现状第13页
    1.3 基于图像处理的视觉检测技术现状第13-17页
    1.4 基于图像处理罐体裂纹检测技术存在的问题第17页
    1.5 研究内容第17-18页
    1.6 课题创新点第18-19页
第2章 裂纹检测系统的方案设计及软硬件选择第19-32页
    2.1 方案设计第19-20页
    2.2 罐体裂纹检测系统硬件的选型第20-28页
        2.2.1 工业相机的选择第20-22页
        2.2.2 光学镜头的选择第22-23页
        2.2.3 光源的选择第23-26页
        2.2.4 磁粉类型的选择和磁粉的检测方法选择第26-28页
    2.3 罐体裂纹检测软件的选择第28页
    2.4 影响图像采集质量的因素第28-29页
        2.4.1 分辨率因素第28-29页
        2.4.2 磁悬液浓度和粘度因素第29页
    2.5 磁粉检测技术原理第29-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 罐体裂纹图像的采集与处理第32-56页
    3.1 储罐图像的采集第32页
    3.2 图像的预处理第32-42页
        3.2.1 图像的平滑处理第33-38页
        3.2.2 图像的增强处理第38-41页
        3.2.3 数学形态学开运算-线性变换组合第41-42页
    3.3 图像处理的边缘检测算法第42-47页
        3.3.1 传统的边缘检测算子第43-44页
        3.3.2 传统检测算子的对比试验第44-47页
    3.4 图像阈值分割法第47-49页
        3.4.1 Otsu自动阈值分割法第47-48页
        3.4.2 直方图试验选取方法第48-49页
    3.5 图像裂纹骨架提取法第49-50页
    3.6 图像裂纹骨架提取法第50-51页
    3.7 图像裂纹的识别第51-54页
        3.7.1 图像裂纹的识别算法第51-52页
        3.7.2 图像裂纹的分块识别第52-54页
    3.8 本章小结第54-56页
第4章 罐体裂纹长度的标定第56-62页
    4.1 相机标定的求解模型第56-58页
    4.2 罐体裂纹长度算法第58-61页
        4.2.1 线性拟合法裂纹长度算法第58-61页
        4.2.3 两种裂纹长度算法对比分析第61页
    4.3 本章小结第61-62页
第5章 裂纹图像处理实验研究第62-69页
    5.1 裂纹检测系统的软件开发第62-64页
    5.2 罐体裂纹检测系统的现场检测第64-65页
    5.3 裂纹检测系统流程设计第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-73页
致谢第73-74页
导师简介第74页
企业导师简介第74-75页
作者简介第75-76页
学位论文数据集第76页

 
 
论文编号BS4288085,这篇论文共76
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