基于計算機(jī)視覺的橋梁表面缺陷檢測技術(shù)研究
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基于計算機(jī)視覺的橋梁表面缺陷檢測技術(shù)研究
論文目錄
摘要第1-5頁
Abstract第5-7頁
目錄第7-13頁
第一章 緒論第13-19頁
·研究課題的來源和意義第13-14頁
·橋梁表面缺陷檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀第14-16頁
·橋梁的表面缺陷檢測內(nèi)容第14-15頁
·橋梁表面缺陷無損檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀第15-16頁
·本課題研究的主要內(nèi)容第16-17頁
·小結(jié)第17-19頁
第二章 橋梁表面缺陷分類及其檢測原理第19-33頁
·橋梁檢查相關(guān)知識第19-23頁
·傳統(tǒng)橋梁檢查分類第19-21頁
·橋梁表面缺陷形成的原因及其分類第21-23頁
·橋梁表面缺陷檢測系統(tǒng)及其硬件環(huán)境第23-31頁
·CCD(Charge Coupled Device)技術(shù)及應(yīng)用第23-27頁
·系統(tǒng)工作硬件環(huán)境第27-30頁
·照明系統(tǒng)的選擇第30-31頁
·系統(tǒng)工作原理第31-32頁
·小結(jié)第32-33頁
第三章 橋梁表面缺陷的數(shù)字圖像處理第33-53頁
·數(shù)字圖像處理技術(shù)簡介及其應(yīng)用第33-36頁
·數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)第33-35頁
·數(shù)字圖像處理的應(yīng)用第35-36頁
·數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)第36-39頁
·圖像的數(shù)字化第36-37頁
·數(shù)字圖像處理基本運(yùn)算第37-39頁
·橋梁圖像的獲取與數(shù)字化第39-40頁
·橋梁缺陷圖像預(yù)處理第40-45頁
·多圖像平均法第41頁
·中值濾波第41-43頁
·加權(quán)鄰域平均法第43-44頁
·算法實(shí)現(xiàn)第44-45頁
·橋梁表面缺陷圖像分割第45-52頁
·圖像分割理論第45-46頁
·圖像分割算法分類第46-48頁
·基于迭代剪枝算法的橋梁表面缺陷分割第48-51頁
·缺陷發(fā)像分割中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算第51-52頁
·小結(jié)第52-53頁
第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裂縫分類系統(tǒng)第53-84頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識第53-56頁
·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況第53-55頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型第55-56頁
·BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第56-63頁
·BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和算法第57-58頁
·BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程第58-63頁
·訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測試數(shù)據(jù)集第63-68頁
·訓(xùn)練數(shù)據(jù)集第63-67頁
·測試數(shù)據(jù)集第67-68頁
·用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對裂縫圖像進(jìn)行分類第68-80頁
·網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練第69-74頁
·裂縫圖像識別第74-80頁
·識別結(jié)果分析第80-82頁
·裂縫尺寸的幾何估算第82-83頁
·小結(jié)第83-84頁
第五章 裂縫圖像數(shù)據(jù)庫與軟件設(shè)計第84-91頁
·缺陷表面缺陷管理與維護(hù)概述第84-85頁
·缺陷圖像數(shù)據(jù)庫設(shè)計方案第85-89頁
·數(shù)據(jù)庫文件管理方式的選擇第85-87頁
·數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)第87-89頁
·軟件介紹第89頁
·小結(jié)第89-91頁
總結(jié)與建議第91-93頁
參考文獻(xiàn)第93-96頁
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文第96-97頁
獨(dú)創(chuàng)性聲明第97-98頁
致謝第98頁
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本文編號:116839
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