基于LabVIEW的铁路扣件状态识别研究



基于LabVIEW的铁路扣件状态识别研究

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基于LabVIEW的铁路扣件状态识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
· 课题研究背景及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 本文的工作及内容安排	第12-13页
第二章基于Lab VIEW的图像预处理	第13-26页
· Lab VIEW软件的简要介绍	第13-14页
· 数字图像处理	第14-22页
· 图像采集	第15页
· 图像增强	第15-17页
· 图像去噪	第17-19页
· 图像二值化	第19-22页
· 基于Lab VIEW视觉模块的图像处理效果	第22-25页
· 图像灰度变换处理与灰度直方图	第22-23页
· 图像二值化	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
第三章铁路扣件区域的定位	第26-40页
· 已有的扣件定位方法研究	第26页
· 扣件区域定位	第26-30页
· 扣件的精确定位	第30-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章扣件的识别	第40-59页
· 几种常用的扣件识别方法	第40-43页
· 基于BP神经网络	第40-41页
· 方向场匹配算法	第41-42页
· 结构光法	第42页
· 模板匹配法	第42-43页
· 本文采用的扣件识别方法	第43-52页
· K-L变换	第44-46页
· 基于PCA算法的扣件状态识别	第46-52页
· 实验结果分析	第52-57页
· 本章小结	第57-59页
第五章总结与展望	第59-61页
· 本文总结	第59页
· 研究存在的问题与展望	第59-61页
参考文献	第61-64页
致谢	第64-65页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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