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鋼軌表面缺陷視覺檢測技術應用 版權信息
- ISBN：9787113306748
- 條形碼：9787113306748 ; 978-7-113-30674-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
鋼軌表面缺陷視覺檢測技術應用 內容簡介
<p class="MsoNormal">本書面向軌道交通領域,深入地分析了機器視覺技術在軌道表面缺陷檢測中的應用,詳細論述了軌道表面缺陷視覺系統、成像原理、圖像處理、缺陷檢測等關鍵技術。 本書一方面論述相關的視覺檢測理論與算法,另一方面結合實際檢測需求提出改進與優化視覺檢測算法,同時呈現幾個<br />較完整的視覺檢測算法設計及其方法。本書重點探討了視覺系統的功能、研究成果;然后分析了視覺檢測技術的概念、應用現狀和涉及的圖像處理方法;*后論述了視覺檢測在各方面的應用機制及建模方法。</p><p class="MsoNormal" align="center" style="text-indent:21.0000pt;text-align:center;"><br /></p><title></title>
鋼軌表面缺陷視覺檢測技術應用 目錄
第1章 軌道表面缺陷檢測概述
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 缺陷檢測技術的發展歷程
1.4 檢測方法的 外研究現狀
第2章 缺陷視覺檢測系統設計
2.1 重軌幾何特征及表面缺陷
2.2 重軌表面缺陷的散射模型
2.3 系統工作原理及組成
2.4 系統硬件設計
2.5 系統軟件設計
2.6 圖像采集系統參數分析
2.7 圖像采集裝置組件的調節
2.8 表面缺陷的檢測分辨率分析
2.9 熱態重軌表面精密圖像的獲取
2.10 圖像采集案例
第3章 軌道圖像的處理分析
3.1 重軌振動影響分析
3.2 重軌表面光照不均校正
3.3 軌道缺陷分割算法設計
3.4 軌道表面缺陷分割的應用
第4章 聚類算法在軌道缺陷檢測的應用
4.1 重軌表面缺陷的特征參數描述
4.2 重軌缺陷特征參數組合優化
4.3 基于GA-PSO混合優化的FCM聚類算法研究
4.4 實驗結果與分析
第5章 深度學習算法在軌道缺陷檢測的應用
5.1 基于改進YOLOv4的軌道缺陷識別網絡
5.2 軌道缺陷識別系統實驗與分析
第6章 像素相關度五校驗法在軌道缺陷檢測的應用
6.1 灰度化
6.2 重軌圖像背景區域
6.3 圖像噪聲分析
6.4 像素線線間相關度互校驗法在缺陷檢測中的應用
第7章 結語
7.1 主要創新點
7.2 展望
參考文獻
展開全部
鋼軌表面缺陷視覺檢測技術應用 作者簡介
米曾真，男，重慶理工大學，副教授，碩士生導師，測控技術與儀器系系主任，中國儀器儀表學會會員。（1）教學經歷：2012.12-至今 重慶理工大學 測控技術與儀器專業教師2017年，被評為副教授，2019年，擔任測控技術與儀器系副系主任，2022年，擔任測控技術與儀器系系主任（2）學習經歷：2009.12-2012.11 重慶大學 機械工程學院 機械電子工程 博士研究生2007.09-2009.11 重慶大學 機械工程學院 機械電子工程 碩士研究生（3）科研成果主持國家自然科學基金項目1項，主持省部級基金項目4項，主持重慶市教改課題2項（含重點項目1項），重慶市一流課程1門。以第1作者身份在國內外重要刊物如電子學報、光學精密工程、計量學報、Optik、METAL INT、Frontiers in Neurorobotics等高水平論文發表20余篇；授權專利10余項，軟件著作權若干項。
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