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基于视觉的输送带机械带扣故障诊断系统研究

论文目录

摘要	第6-7页
Abstract	第7-8页
变量注释表	第18-20页
1 绪论	第20-26页
1.1 研究背景	第20-23页
1.2 课题来源及意义	第23页
1.3 机器视觉研究现状	第23-25页
1.4 论文结构安排	第25-26页
2 带扣故障诊断系统视觉采集平台设计	第26-41页
2.1 引言	第26页
2.2 总体方案设计	第26-29页
2.3 图像采集系统硬件选型设计	第29-37页
2.4 其他设备	第37-40页
2.5 本章小结	第40-41页
3 基于LABVIEW的图像采集设计系统	第41-49页
3.1 引言	第41页
3.2 网络通信设计	第41-45页
3.3 采集系统软件设计	第45-48页
3.4 本章小结	第48-49页
4 机械带扣图像处理	第49-62页
4.1 引言	第49-50页
4.2 带扣图像预处理	第50-53页
4.3 带扣图像分割	第53-57页
4.4 带扣图像校正	第57-58页
4.5 带扣接头标定	第58-60页
4.6 带扣接头图像数据集	第60-61页
4.7 本章小结	第61-62页
5 基于深度学习的带扣接头图像识别	第62-83页
5.1 引言	第62页
5.2 卷积神经网络	第62-67页
5.3 改进的多层感知机模型	第67-68页
5.4 改进的多层感知机模型设计与实现	第68-72页
5.5 分类方法	第72-76页
5.6 结合Parzen分类器和CNN的模型设计与实现	第76-77页
5.7 实验结果与分析	第77-82页
5.8 本章小结	第82-83页
6 试验验证及应用分析	第83-90页
6.1 引言	第83页
6.2 试验验证分析	第83-87页
6.3 现场应用分析	第87-89页
6.4 本章小结	第89-90页
7 总结与展望	第90-91页
7.1 论文主要研究工作总结	第90页
7.2 今后研究工作展望	第90-91页
参考文献	第91-95页
作者简历	第95-96页
致谢	第96-97页
学位论文数据集	第97页

论文编号BS4734420，这篇论文共97页会员购买按0.35元/页下载，共需支付33.95元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付48.5元。

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