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醉染图书金属表面质量在线检测技术9787502473631
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1绪论
1.1机器视觉技术
1.2表面检测的研究与应用现状
1.3表面缺陷检测与识别算法
1.4难点与发展
1.5本书的主要内容和基本结构
参考文献
2表面在线检测系统的设计
2.1系统的设计要求
2.1.1基本要求描述
2.1.2硬件功能要求
2.1.3软件功能要求
2.2检测原理及光路配置
2.2.1检测原理
2.2.2光路配置
.系统的基本组成
..1光源
..2摄像机
..图像采集系统
..4计算机系统
2.4表面检测系统的设计方案
2.4.1系统总体框架
2.4.2硬件设计
2.4.3软件设计
参考文献
3图像处理与识别算法
3.1数字图像处理综述
3.1.1图像和数字图像
3.1.2图像技术
3.1.3图像工程
3.1.4表面缺陷检测算法
3.2图像预处理算法
3.2.1直方图修正
3.2.2线滤波器
3..非线滤波器
3.2.4形态滤波器
3.2.5图像压缩
3.3图像分割
3.3.1基于阈值的分割方法
3.3.2基于边缘的分割方法
3.3.3基于区域的分割方法
3.3.4基于图论的分割方法
3.3.5基于能量泛函的分割方法
3.4特征提取
3.4.1概述
3.4.2常用的特征提取方法
3.4.3几何特征提取
3.4.4灰度直方图特征提取
3.4.5图像变换系数特征提取
3.4.6图像纹理特征提取
3.5分类器设计
3.5.1缺陷识别方法
3.5.2基于BP网络的分类器设计
3.5.3支持向量机
参考文献
4冷轧带钢表面在线检测系统
4.1冷轧带钢表面缺陷类型及成因
4.2缺陷检测方式
4.2.1光源
4.2.2光在钢板表面的反质
4..明场方式
4.2.4暗场方式
4.3算法流程
4.4典型缺陷的检测
4.4.1羽纹缺陷检测
4.4.2折印缺陷检测
4.4.3划伤缺陷检测
4.4.4辊印缺陷检测
4.4.5黏结缺陷检测
4.4.6氧化铁皮检测
4.4.7桔皮纹缺陷检测
4.4.8边裂缺陷检测
4.4.9斑类缺陷检测
4.5缺陷识别
4.5.1特征提取
4.5.2基于信息熵的特征选择方法
4.6缺陷分类试验
4.6.1缺陷分类过程
4.6.2学习样本与测试样本的获取
4.6.3特征选择的结果
4.6.4分类器的测试结果
参考文献
5热轧带钢表面在线检测系统
5.1热轧带钢表面图像的特点
5.2缺陷检测过程
5.2.1算法流程
5.2.2图像分割
5..缺陷检测
5.3Adoboost分类器
5.3.1Boosting算法概述
5.3.2AdaBoost算法原理
5.3.3决策树
5.3.4基于AdaBoost算法的分类器训练方法
5.3.5改进的AdaBoost算法
5.4在线应用
5.4.1样本采集
5.4.2参数选择
5.4.3应用结果
参考文献
6中厚板表面缺陷在线检测系统
6.1中厚板表面缺陷
6.1.1冶炼缺陷
6.1.2轧制缺陷
6.1.3中厚板表面缺陷特征分析
6.2中厚板表面裂纹检测算法
6.2.1中厚板表面裂纹基本类型及特征
6.2.2形态滤波介绍
6..基于Top-Hat的裂纹检测算法
6.3中厚板表面图像的幅值谱分析
6.3.1图像的幅值谱
6.3.2幅值谱的能量分析
6.3.3幅值谱特征提取的特
6.3.4图像的不变矩及其特
6.4试验
6.4.1样本采集
6.4.2试验结果
参考文献
7铸坯表面在线检测系统
7.1铸坯表面检测系统的设计
7.2高温铸坯表面缺陷的特点
7.3高温铸坯表面缺陷识别算法
7.3.1多尺度几何分析概述
7.3.2Curvelet变换原理
7.3.3Contourlet变换原理
7.3.4Shearlet变化原理
7.3.5有监督的局部线嵌入算法
7.4实验与分析
7.4.1Curvelet-SLLE算法
7.4.2Contourlet-SLLE算法
7.4.3Shearlet-SLLE算法
参考文献
表面在线检测系统在国际上的研究与应用已有四十余年时间,在国内的研究与应用时间也超过二十年。经过几十年的发展,表面在线检测系统已逐步被钢铁、有色加工企业所接受,并且成为保障产品质量和指导生产的重要仪表。国内研究机构自主研制的表面在线检测系统大量应用于钢铁与有色生产线,打破了国外供应商的垄断。但是,令人遗憾的是表面检测方面的专著少,尤其是介绍表面在线检测系统在生产线上实际应用的著作。
本书是作者在表面在线检测方面多年研究与应用的总结。1998年,作者得到欧盟的资,赴德国与欧洲的高校和科研机构对表面检测技术进行合作研究,学习了国外的技术,掌握了表面检测方面的相关知识。回国后,在多个与省部项目的支持下,作者带领课题组经过近二十年的努力,突破了表面检测方面的多项关键技术,自主研制了基于机器视觉的表面缺陷在线检测系列产品,应用于高温铸坯、热轧带钢、中厚板、冷轧带钢等生产线。
本书对金属板带表面在线检测技术的原理、组成、算法研究以及典型生产线上的应用进行了详细的介绍,帮读者系统全面地掌握表面在线检测的相关知识,尤其是了解表面检测系统在不同生产线上的实际应用效果,以提高国内研究机构与企业在表面检测方面的研发能力与应用水平。
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