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钢轨表面缺陷视觉检测技术应用

钢轨表面缺陷视觉检测技术应用

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图文详情
  • ISBN:9787113306748
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:144
  • 出版时间:2024-01-01
  • 条形码:9787113306748 ; 978-7-113-30674-8

内容简介

<p class="MsoNormal">本书面向轨道交通领域,深入地分析了机器视觉技术在轨道表面缺陷检测中的应用,详细论述了轨道表面缺陷视觉系统、成像原理、图像处理、缺陷检测等关键技术。&nbsp;本书一方面论述相关的视觉检测理论与算法,另一方面结合实际检测需求提出改进与优化视觉检测算法,同时呈现几个<br />较完整的视觉检测算法设计及其方法。本书重点探讨了视觉系统的功能、研究成果;然后分析了视觉检测技术的概念、应用现状和涉及的图像处理方法;*后论述了视觉检测在各方面的应用机制及建模方法。</p><p class="MsoNormal" align="center" style="text-indent:21.0000pt;text-align:center;"><br /></p><title></title>

目录

第1章 轨道表面缺陷检测概述 1.1 研究背景 1.2 研究目的 1.3 缺陷检测技术的发展历程 1.4 检测方法的 外研究现状 第2章 缺陷视觉检测系统设计 2.1 重轨几何特征及表面缺陷 2.2 重轨表面缺陷的散射模型 2.3 系统工作原理及组成 2.4 系统硬件设计 2.5 系统软件设计 2.6 图像采集系统参数分析 2.7 图像采集装置组件的调节 2.8 表面缺陷的检测分辨率分析 2.9 热态重轨表面精密图像的获取 2.10 图像采集案例 第3章 轨道图像的处理分析 3.1 重轨振动影响分析 3.2 重轨表面光照不均校正 3.3 轨道缺陷分割算法设计 3.4 轨道表面缺陷分割的应用 第4章 聚类算法在轨道缺陷检测的应用 4.1 重轨表面缺陷的特征参数描述 4.2 重轨缺陷特征参数组合优化 4.3 基于GA-PSO混合优化的FCM聚类算法研究 4.4 实验结果与分析 第5章 深度学习算法在轨道缺陷检测的应用 5.1 基于改进YOLOv4的轨道缺陷识别网络 5.2 轨道缺陷识别系统实验与分析 第6章 像素相关度五校验法在轨道缺陷检测的应用 6.1 灰度化 6.2 重轨图像背景区域 6.3 图像噪声分析 6.4 像素线线间相关度互校验法在缺陷检测中的应用 第7章 结语 7.1 主要创新点 7.2 展望 参考文献
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作者简介

米曾真,男,重庆理工大学,副教授,硕士生导师,测控技术与仪器系系主任,中国仪器仪表学会会员。(1)教学经历:2012.12-至今 重庆理工大学 测控技术与仪器专业教师2017年,被评为副教授,2019年,担任测控技术与仪器系副系主任,2022年,担任测控技术与仪器系系主任(2)学习经历:2009.12-2012.11 重庆大学 机械工程学院 机械电子工程 博士研究生2007.09-2009.11 重庆大学 机械工程学院 机械电子工程 硕士研究生(3)科研成果主持国家自然科学基金项目1项,主持省部级基金项目4项,主持重庆市教改课题2项(含重点项目1项),重庆市一流课程1门。以第1作者身份在国内外重要刊物如电子学报、光学精密工程、计量学报、Optik、METAL INT、Frontiers in Neurorobotics等高水平论文发表20余篇;授权专利10余项,软件著作权若干项。

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