基于ARM的炉膛火焰图像处理系统的开发



基于ARM的炉膛火焰图像处理系统的开发

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基于ARM的炉膛火焰图像处理系统的开发

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-13页
· 研究背景	第9-10页
· 研究现状	第10-12页
· 研究意义	第12页
· 本章小结	第12-13页
第二章 ARM 炉膛火焰图像处理系统的设计	第13-23页
· 总体设计方案	第13-16页
· ARM 炉膛火焰图像处理系统设计思路	第13-14页
· ARM 炉膛火焰图像处理系统的锅炉整体设计方案	第14-16页
· ARM 炉膛火焰图像处理系统硬件设计	第16-21页
· 摄像头类型选择及工作原理	第16-17页
· CCD 摄像头的布置和设计	第17-18页
· 嵌入式系统概念	第18-19页
· 中央处理器的连接	第19-21页
· ARM 中火焰图像数据通讯模块的实现	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第三章锅炉火焰图像预处理	第23-43页
· 锅炉燃烧的基本情况	第23-26页
· 四角切圆燃烧方式概况	第23-25页
· 四角切圆燃烧的特点	第25页
· 炉膛火焰的燃烧特性	第25-26页
· 炉膛火焰图像的离散化	第26-28页
· 炉膛火焰图像的增强与平滑	第28-33页
· 炉膛火焰图像增强	第29-30页
· 炉膛火焰图像的平滑	第30-33页
· 炉膛火焰图像锐化	第33-36页
· 梯度法	第33-35页
· 梯度法在 ARM 中的实现	第35-36页
· 锅炉火焰图像的特征参数提取	第36-39页
· 火焰图像几何特征参数提取	第36-38页
· 锅炉火焰图像温度参数提取	第38-39页
· 炉膛火焰图像部分参数在 ARM 中的编程	第39-41页
· 本章小结	第41-43页
第四章炉膛火焰处理神经网络算法	第43-53页
· 人工神经网络介绍	第43-44页
· 人工神经网络的特点	第43-44页
· ARM 图像处理系统下的 BP 误差反传神经网络	第44-52页
· BP 神经网络算法学习训练步骤	第44-47页
· ARM 图像处理系统中 BP 神经网络实现	第47-49页
· ARM 图像处理系统中样本数据编程	第49-52页
· 本章小结	第52-53页
第五章 ARM 处理系统中炉膛燃烧状况判别	第53-65页
· 锅炉燃烧工况判别算法	第53-54页
· ARM 图像处理系统下 BP 神经网络锅炉燃烧判别算法	第54-63页
· BP 神经网络判别算法原理	第54-55页
· ARM 处理系统中 BP 神经网络的定量燃烧判断实验	第55-63页
· 本章小结	第63-65页
总结与展望	第65-67页
全文总结	第65-66页
工作展望	第66-67页
参考文献	第67-70页
致谢	第70-71页
附录 A(攻读学位期间发表的论文)	第71 页

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