基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测技术研究

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基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 课题研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 风电叶片无损检测研究现状第10-11页
    1.2.2 基于图像处理的叶片表面缺陷检测研究现状第11-13页
  1.3 本文主要研究内容第13页
  1.4 课题章节安排第13-14页
第二章 风电叶片图像采集及数据处理第14-26页
  2.1 图像采集第14-16页
    2.1.1 图像采集设备第14-15页
    2.1.2 图像采集流程设计第15-16页
  2.2 图像质量检测第16-17页
  2.3 图像盲去模糊算法相关理论第17-19页
    2.3.1 模糊图像的形成过程第17-18页
    2.3.2 基于暗通道先验的图像盲去模糊第18页
    2.3.3 低秩矩阵逼近理论第18-19页
  2.4 基于暗通道与低秩先验的图像盲去模糊算法第19-25页
    2.4.1 建立模型第19页
    2.4.2 中间复原图像估计第19-21页
    2.4.3 模糊核估计及图像复原第21-22页
    2.4.4 实验与分析第22-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第三章 风电叶片表面缺陷的识别与分类第26-34页
  3.1 风电叶片表面缺陷常见类型第26页
  3.2 缺陷识别第26-29页
    3.2.1 边缘检测第26-27页
    3.2.2 缺陷标记第27-29页
  3.3 缺陷分类第29-33页
    3.3.1 缺陷特征参数描述第29-30页
    3.3.2 缺陷分类器设计第30-31页
    3.3.3 缺陷分类效果第31-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第四章 风电叶片表面缺陷定位第34-40页
  4.1 特征点提取第34-35页
  4.2 序列图像重叠区域估计第35-36页
  4.3 缺陷定位第36-37页
    4.3.1 叶片正面缺陷定位第36-37页
    4.3.2 叶片背面缺陷定位第37页
  4.4 仿真实验及结果分析第37-39页
  4.5 本章小结第39-40页
第五章 风电叶片表面缺陷检测系统软件设计第40-48页
  5.1 软件设计需求分析第40页
  5.2 软件的开发环境第40页
  5.3 软件结构与缺陷检测流程设计第40-42页
    5.3.1 软件结构设计第40-41页
    5.3.2 缺陷检测流程设计第41-42页
  5.4 人机交互界面设计第42-47页
  5.5 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-49页
  6.1 本文总结第48页
  6.2 工作展望第48-49页
参考文献第49-52页
发表论文和科研情况说明第52-53页
致谢第53页

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