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        基于視覺的輸送帶機械帶扣故障診斷系統研究
         
             論文目錄
         
        摘要第6-7頁
        Abstract第7-8頁
        變量注釋表第18-20頁
        1 緒論第20-26頁
            1.1 研究背景第20-23頁
            1.2 課題來源及意義第23頁
            1.3 機器視覺研究現狀第23-25頁
            1.4 論文結構安排第25-26頁
        2 帶扣故障診斷系統視覺采集平臺設計第26-41頁
            2.1 引言第26頁
            2.2 總體方案設計第26-29頁
            2.3 圖像采集系統硬件選型設計第29-37頁
            2.4 其他設備第37-40頁
            2.5 本章小結第40-41頁
        3 基于LABVIEW的圖像采集設計系統第41-49頁
            3.1 引言第41頁
            3.2 網絡通信設計第41-45頁
            3.3 采集系統軟件設計第45-48頁
            3.4 本章小結第48-49頁
        4 機械帶扣圖像處理第49-62頁
            4.1 引言第49-50頁
            4.2 帶扣圖像預處理第50-53頁
            4.3 帶扣圖像分割第53-57頁
            4.4 帶扣圖像校正第57-58頁
            4.5 帶扣接頭標定第58-60頁
            4.6 帶扣接頭圖像數據集第60-61頁
            4.7 本章小結第61-62頁
        5 基于深度學習的帶扣接頭圖像識別第62-83頁
            5.1 引言第62頁
            5.2 卷積神經網絡第62-67頁
            5.3 改進的多層感知機模型第67-68頁
            5.4 改進的多層感知機模型設計與實現第68-72頁
            5.5 分類方法第72-76頁
            5.6 結合Parzen分類器和CNN的模型設計與實現第76-77頁
            5.7 實驗結果與分析第77-82頁
            5.8 本章小結第82-83頁
        6 試驗驗證及應用分析第83-90頁
            6.1 引言第83頁
            6.2 試驗驗證分析第83-87頁
            6.3 現場應用分析第87-89頁
            6.4 本章小結第89-90頁
        7 總結與展望第90-91頁
            7.1 論文主要研究工作總結第90頁
            7.2 今后研究工作展望第90-91頁
        參考文獻第91-95頁
        作者簡歷第95-96頁
        致謝第96-97頁
        學位論文數據集第97頁

         
         
        論文編號BS4734420,這篇論文共97
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