文档介绍：大·晕猷虞妥垮锉骂亟塑皇垦硕士学位论文煎竺曼垫竖人:.鹭堑辱南圣一一基于图像处理技术的铸坯表面缺陷自动检测系统的研究一一一———————————————————————————————————————一。———————————————————————————————————————————一熊志明指导教师姓名:方康玲教授武汉科技大学信息科学与工程学院申请学位级别:工学硕士专业名称:模式识别与智能系统论文定稿日期:年论文答辩日期:月日学位授予单位:学位授予日期:武汉科技大学答辩委员会主席:阅分类号:———————————————————————————————————————————————————————————————————————一评密级:.
熊垦:蝎堋ⅰ、日研究生学位论文版权使用授权声明武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名:指导教师签名:日
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武汉科技大学硕士学位论文摘要第铸坯表面质量控制在铸坯生产中的意义越来越明显,对铸坯的表面缺陷进行检测并采取相应措施予以处理从而提高铸坯的质量显得尤为重要。国内传统的检测方法是等铸坯冷却到环境温度后进行人工目测或通过操作室监控摄像机直接观测,这两种方法存在明显弊端。因此研究并实现铸坯表面缺陷自动检测系统,实现在线实时地对铸坯表面质量进行监测和控制,对于提高产品质量,降低质检人员的工作强度,促进钢材产业的生产效率,从而进一步提高产品的市场占有率具有十分重要的意义。用于缺陷检测的方法有很多,主要经历了人工检测、新兴技术检测和信息智能化检测三个阶段。本文在分析讨论这些方法优缺点的基础上,针对铸坯生产线环境恶劣和铸坯表面缺陷情况复杂的特点,研究并提出了基于图像处理技术的铸坯表面缺陷自动检测系统,采用基于非线性映射能力显著、自适应自学习能力强的神经网络来实现缺陷分类器设计。本文首先介绍了本研究课题的来源、研究背景和意义以及国内外研究现状,接着讨论了与本课题相关的图像处理技术,并在此基础上提出了自动缺陷检测系统的总体设计方案。本文重点研究了基于神经网络分类器的设计与实现,并通过实验对系统进行测试和验证,实验结果表明,此缺陷自动检测系统能够有效地对常见缺陷类型进行识别与分类。关键字:缺陷检测;图像处理;图像分割;特征提取;神经网络
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武汉科技大学硕士学位论文目录第摘要⋯⋯...⋯⋯⋯.⋯⋯..⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯...⋯.⋯⋯..⋯..⋯..第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯铸坯表面缺陷自动检测技术的研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本文的研究内容及创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章图像处理基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像处理概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章系统总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.硬件系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..