序<br>前言<br>第1章 绪论<br>1.1 油液磨粒数字化检测方法的重要性<br>1.2 磨粒检测的复杂性<br>1.3 磨粒磨损模式识别<br>1.4 油液磨粒在线检测<br>1.5 磨粒三维形貌分析技术<br>1.6 磨粒图像检测数字化方法的研究思路<br>第2章 磨粒图像采集影响因素分析<br>2.1 油液磨粒图像采集方法<br>2.1.1 采集装置的总体设计<br>2.1.2 油池的结构设计<br>2.1.3 光散射对油池成像的影响<br>2.1.4 显微镜条件下的油池作用<br>2.2 油液的运动特性<br>2.2.1 流体黏度<br>2.2.2 腔体中油液流速分布<br>2.2.3 油液中磨粒沉淀<br>2.2.4 固液两相流体中磨粒受到的力<br>2.3 磨粒沉积机理<br>2.3.1 理想假设条件<br>2.3.2 油池中试样的流动模型<br>2.3.3 磨粒动力学<br>2.4 水平油池中的磨粒受力分析<br>2.4.1 竖直油池中的磨粒受力分析<br>2.4.2 磨粒动力性能观察试验<br>2.4.3 油池的放置方法对磨粒运动状态的影响<br>第3章 磨粒图像辨识数字特征表达与获取<br>3.1 磨粒图像计算机处理的发展<br>3.2 磨粒图像处理的一般步骤<br>3.2.1 图像预处理<br>3.2.2 人工构建背景光的校正<br>3.3 图像分割<br>3.3.1 阈值法分割<br>3.3.2 彩色图像的分割<br>3.3.3 磨粒标号<br>3.4 磨粒形貌基本数字特征<br>3.4.1 磨粒图像的数字化特征提取<br>3.4.2 磨粒参数优化<br>3.5 磨粒数字二维特征参数的图像处理与计算<br>第4章 磨粒边界轮廓特征分析<br>4.1 磨粒边缘信息的表达<br>4.1.1 磨粒边缘信息坐标采集<br>4.1.2 磨粒边缘搜索坐标顺序计算方法<br>4.1.3 磨粒图像边缘的分析处理<br>4.2 磨粒的轮廓谱<br>4.2.1 磨粒重心与磨粒轮廓的距离谱分析方法<br>4.2.2 连续函数的傅里叶变换<br>4.2.3 离散傅里叶变换<br>4.2.4 边缘轮廓的谱估计与分析<br>4.3 磨粒的边缘曲率分析方法<br>4.3.1 曲率半径<br>4.3.2 Spike参数磨粒分析法<br>4.3.3 图像曲率的计算图像处理的改进模型<br>4.3.4 轮廓边缘凸凹性特征<br>4.3.5 边缘曲率对边缘凹进的感知<br>4.3.6 统计的峰度和偏度对轮廓评价的意义<br>第5章 磨粒表面图像纹理和颜色分析<br>5.1 表面纹理识别的基本方法<br>5.1.1 表面纹理描述<br>5.1.2 磨粒图像纹理产生的原因<br>5.2 基于纹理法线上亮度极小值、极大值的边缘检测<br>5.2.1 滑动磨粒与疲劳磨粒的纹理<br>5.2.2 极小值变尺度边界切线数学模型和方法<br>5.2.3 边界切线纹理边缘检测试验<br>5.2.4 基于极小值、极大值纹理处理方法的分析<br>5.3 滑动磨粒表面纹理分析<br>5.3.1 纹理骨架化方法<br>5.3.2 除去曲线的交点<br>5.3.3 磨粒的纹理方向<br>5.3.4 直线度或曲线度的表现方法研究<br>5.3.5 滑动磨粒与疲劳磨粒的表面纹理对比分析<br>5.4 基于共生矩阵磨粒表面纹理分析方法<br>5.4.1 灰度共生矩阵<br>5.4.2 共生矩阵试验与磨粒特性<br>5.4.3 磨粒图像表面灰度共生矩阵特征参数分析<br>5.5 基于主成分分析算法的磨粒分类<br>5.5.1 HSV颜色模型颜色特征<br>5.5.2 试验数据采集<br>5.5.3 分析方法<br>5.5.4 基于主成分共生矩阵表面纹理分析<br>5.6 基于铁谱磨粒磁化方向的自动识别方法<br>5.6.1 磨粒方向确定<br>5.6.2 磨粒方向统计分析<br>5.6.3 磨粒方向与磨粒磁性和非磁性分析<br>5.7 磨粒纹理方向应用价值<br>第6章 磨粒三维表面形貌测量与重构<br>6.1 显微镜三维表面测量的理论方法<br>6.1.1 基于显微镜的三维表面数据采集<br>6.1.2 导致三维表面模糊的原因<br>6.1.3 三维表面多层图像采集<br>6.1.4 显微镜的分辨率<br>6.1.5 焦点深度<br>6.2 显微镜在不同焦平面的测量方法<br>6.2.1 显微镜不同焦平面的标定方法<br>6.2.2 球的直径测量<br>6.2.3 球的高度与直径的关系<br>6.3 光学显微镜三维图像重构原理分析<br>6.3.1 焦平面范围内的纹理滤波<br>6.3.2 不同算子处理的效果<br>6.3.3 小波焦平面处理方法的研究<br>6.4 焦平面二值图像形态学处理方法<br>6.4.1 膨胀<br>6.4.2 腐蚀<br>6.4.3 开启运算和闭合运算<br>6.4.4 其他二值图像形态学处理方法<br>6.4.5 形态学处理在焦平面分析中应用<br>6.5 不同焦平面的图像拼接方法<br>6.5.1 不同焦平面的图像采集<br>6.5.2 不同焦平面表面纹理的合成<br>6.5.3 物体表面的三维信息的采集<br>6.5.4 焦平面的漏洞和补救<br>6.5.5 其他焦平面的图像的合成方法及其改进<br>第7章 磨粒覆盖面积定量分析<br>7.1 磨粒覆盖面积测量方法<br>7.1.1 铁谱片光电光度计定量分析<br>7.1.2 谱片磨粒覆盖面积采集<br>7.2 磨粒覆盖面积的分析方法<br>7.3 磨粒覆盖面积趋势分析与PQ指数测量对比<br>7.3.1 磨损趋势图<br>7.3.2 铁谱趋势定量分析方法修订<br>7.3.3 磨粒的大小对覆盖面积的影响<br>7.3.4 磨粒大小对磨粒特征分析影响<br>7.3.5 PQ指数测量的基本原理及试验数据采集<br>7.3.6 磨粒覆盖面积图像分析方法与PQ指数测量分析方法的对比<br>第8章 磨粒类型辨识特征与识别<br>8.1 磨粒类型识别方法<br>8.2 磨粒的分类与特征<br>8.2.1 磨粒的特征<br>8.2.2 磨粒形态边缘辨识特征与识别框架<br>8.2.3 磨粒表面纹理辨识特征与识别框架<br>8.2.4 磨粒颜色辨识特征与识别框架<br>8.2.5 磨粒大小辨识特征与识别框架<br>8.3 磨粒形态参数聚类分析<br>8.3.1 聚类分析基本规则<br>8.3.2 单参数聚类分析<br>8.3.3 磨粒形态多参数聚类分析<br>8.3.4 磨粒识别主成分聚类分析<br>8.4 基于磨粒轮廓曲率的磨粒类型模糊识别<br>8.4.1 评判集的构造<br>8.4.2 因素集的构造<br>8.4.3 参数模糊评价标准<br>8.4.4 隶属函数的确定<br>8.4.5 分析不同磨粒与其他磨粒的各种参数之间的距离<br>8.4.6 模糊推理规则<br>8.4.7 建立因素的模糊关系<br>8.4.8 模糊综合评判<br>8.5 磨粒识别的相互关系<br>8.5.1 磨粒识别次序<br>8.5.2 磨粒识别各参数的优先权分配<br>8.6 模糊神经网络样本参数的聚类分析<br>第9章 磨粒图像数字化检测方法存在的问题与发展趋势<br>9.1 磨粒图像检测数字化方法目前存在的问题<br>9.2 三维形貌数字图像测量的潜能<br>9.3 目前几种主要类型的显微镜在图像处理中存在的问题<br>9.4 磨粒三维图像研究发展趋势<br>参考文献
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