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摘要
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2.1 国内外表面缺陷检测技术研究综述
1.2.2 基于2D/3D复合机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究
1.3 研究目的与内容
1.3.1 研究目的
1.3.2 课题来源
1.3.3 研究内容
1.4 本章小结
第二章 多曲面形廓的三维钢轨表面图像采集与评价研究
2.1.1 钢轨表面特性分析
2.1.2 钢轨生产工艺及表面缺陷特点
2.2 钢轨表面光学成像模型研究
2.3 环形图像采集系统设计
2.4.1 评价模型的建立
2.4.2 评价体系的验证
2.5 本章小结
第三章 基于改进Sobel算法的钢轨表面强噪声图像的高效二维特征提取
3.1 二维图像处理及特征提取方案设计
3.2 图像的降噪及初检研究
3.2.1 基于小波变换的图像降噪理论
3.2.2 基于局部阈值变化的图像初检
3.3 基于改进Sobel算法的缺陷边缘检测及二维特征提取
3.4 二维特征提取结果分析
3.5 本章小结
第四章 基于SGA-FI-TM的动态特征点云三维特征提取
4.1 三维特征信息提取技术概述
4.2 动态特征点云提取技术研究
4.2.1 透视投影模型及其坐标变换理论
4.2.2 线扫描相机非线性标定方法研究
4.2.3 基于特征相似性的区域匹配
4.3 基于视差原理的特征点云三维重构技术研究
4.4 三维特征信息的提取及结果分析
4.5 本章小结
第五章 基于2D/3D特征信息自适应融合的缺陷分类系统
5.1 缺陷2D/3D特征信息的自适应融合
5.2 基于模式识别理论的缺陷分类
5.3 最优缺陷分类研究
5.3.1 BP神经网络模型及其迭代算法的改进
5.3.2 基于支持向量机的钢轨表面缺陷分类
5.4 缺陷分类实验及结果分析
5.5 本章小结
第六章 钢轨表面缺陷检测的实例应用
6.1 检测指标及系统总体设计
6.2 检测平台的设计及钢轨表面图像的采集
6.3 缺陷图像的处理及识别分类
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 创新点
7.3 展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表论文
攻读博士学位期间取得专利
攻读博士学位期间主持和参与的科研项目