基于计算机视觉技术的铁路轨道表面缺陷分类检测研究



基于计算机视觉技术的铁路轨道表面缺陷分类检测研究

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基于计算机视觉技术的铁路轨道表面缺陷分类检测研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-15页
1.1 引言	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 国外研究现状	第10-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 本文研究内容	第13-15页
2 轨道缺陷检测方法及类型	第15-21页
2.1 计算机图像处理	第15-18页
2.1.1 计算机视觉处理过程	第15-16页
2.1.2 数字图像的表示方法	第16-18页
2.2 轨道缺陷	第18-19页
2.2.1 钢轨的作用及分类	第18页
2.2.2 轨面缺陷分类	第18-19页
2.3 轨道缺陷检测过程	第19-20页
2.4 本章小结	第20-21页
3 轨道缺陷图像预处理	第21-38页
3.1 图像增强	第21-28页
3.1.1 灰度变换	第23-26页
3.1.2 直方图均衡化	第26-28页
3.2 图像去噪	第28-37页
3.2.1 噪声分类	第28-30页
3.2.2 空间域图像去噪	第30-35页
3.2.3 频率域图像去噪	第35页
3.2.4 去噪评价	第35-37页
3.3 本章小结	第37-38页
4 轨道缺陷图像分割	第38-49页
4.1 背景分割	第38-40页
4.2 目标分割	第40-46页
4.2.1 大津分割法	第41-43页
4.2.2 迭代分割法	第43-45页
4.2.3 可变阈值分割法	第45-46页
4.3 形态学处理	第46-48页
4.4 本章小结	第48-49页
5 轨道缺陷图像边缘检测	第49-55页
5.1 Roberts边缘检测算法	第49-50页
5.2 Sobel边缘检测算法	第50-51页
5.3 Prewitt边缘检测算法	第51-53页
5.4 Canny边缘检测算法	第53-54页
5.5 本章小结	第54-55页
6 轨道缺陷图像分类	第55-62页
6.1 BP神经网络	第55-58页
6.1.1 人工神经网络	第55页
6.1.2 BP神经网络	第55-58页
6.2 缺陷特征值	第58-59页
6.3 BP神经网络缺陷分类	第59-61页
6.4 本章小结	第61-62页
结论	第62-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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