一、珩磨过程中非接触式主动检测系统（论文文献综述）
朱廷福,张会文[1]（1997）在《发动机主要零件的加工工艺和设备(二)》文中研究指明发动机主要零件的加工工艺和设备（二）第一汽车集团公司发动机厂朱廷福张会文主题词：发动机零件加工工艺加工设备技术现状与发展２缸体２．１缸体的结构特点及技术要求缸体是发动机中最大最重的薄壁箱体类零件，是发动机的基础零件，承受各种内外负荷，因而要求缸体有足...
王宇航[2]（2018）在《基于在线测量系统的区域修珩工艺及实验研究》文中研究指明珩磨加工通常作为零件加工的最终工序,是一种重要的精加工方法,珩磨加工质量直接影响着机器的工作精度与使用寿命。在汽车工业、航空航天、船舶制造等领域运用十分广泛,我国珩磨机床发展起步较晚,与国外的珩磨机床相比。从珩磨机床制造水平、加工精度、控制方式等方面都有较大差距。所以通过对珩磨加工工艺与在线测量系统的研究有利于提升在线测量系统与数控珩磨机床综合运用能力,对提高珩磨加工精度简化珩磨加工过程有着重要意义。珩磨加工过程主要分为预珩、粗珩、精珩和区域修珩。其中粗珩和精珩的作用是去除加工余量、获得合理的珩磨网纹、较高的表面质量和较高的形状精度,预珩和区域修珩的作用是消除前道工序或珩磨过程中,工件的形状缺陷对珩磨质量的影响。区域修珩可以有效的提高珩磨加工对形状缺陷的修正能力。国外的高端数控珩磨机床已经实现区域修珩功能,国内的珩磨机床厂家积极的投入到区域修珩功能实现的研究之中,但研究成果尚未得到实际应用。区域修珩一般在粗珩之前,也可以根据在线测量系统对珩磨工件的形状判定,在珩磨过程中进行修珩。在珩磨机床中应用区域修珩可减少粗珩时间,提高珩磨效率,提高珩磨加工质量。本课题针对珩磨加工的需要,在珩磨技术研究的基础上做了以下研究:（1）在充分研究模磨削理论、弹塑性变形理论和在线测量的基础之上,结合珩磨加工的实际情况,以珩磨油石上的单一磨粒为研究对象,通过对其受力及磨削过程分析建立起珩磨磨削模型。（2）根据建立的珩磨磨削模型,运用数值分析法分析珩磨加工过程,推导出区域修珩的起始条件及区域修珩中主要加工参数的选取方法。（3）使用2MK2210型数控珩磨机床进行实验验证珩磨磨削模型的实用性,并结合在线测量系统与数控系统,通过离线计算区域修珩工艺参数,在数控珩磨机床上实现手动区域修珩功能。通过实验,区域修珩工艺可以快速消除工件前道工序加工误差,对提高珩磨加工效率和加工质量具有重要意义。
张保华[3]（2016）在《基于机器视觉和光谱成像技术的苹果外部品质检测方法研究》文中研究表明苹果的外部品质是苹果最直观的品质特征,直接影响苹果的价格和消费者的偏爱。针对苹果外部检测的难点和关键点,基于机器视觉技术、高光谱成像技术和多光谱成像技术,综合图像处理技术、模式识别方法、化学计量学方法和光谱分析技术研究了苹果外部物理品质（形状和尺寸）和表面常见缺陷的检测方法。基于上述研究的基础上开发的检测系统和算法为我国研发基于机器视觉技术和多光谱机器视觉技术的苹果外部品质快速在线检测分级装备奠定了基础。主要研究内容和结论为:（1）基于图像处理技术的苹果形状检测中形状特征提取与果梗去除方法研究。重点研究了基于Sobel算子的边缘检测算法、形状检测中常用的特征提取算法、基于形态学特征的苹果图像中突出果梗的检测算法和基于形态学运算的突出果梗消除算法。并编写了形状检测软件。结果表明,突出果梗消除后可以提高水果形状检测的精度,为后续带有果梗的水果的形状检测提供参考。（2）基于机器视觉技术的苹果体积与重量的非接触式测量方法研究。利用机器视觉技术和近红外线阵结构光技术搭建了苹果3D信息采集系统,并基于苹果3D高度图像提取苹果投影面积、50个环状像素高度信息和50个列状像素高度信息,并利用偏最小二乘（PLS）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立了苹果重量和体积的单变量和复合变量的非接触式测量模型。结果表明,基于苹果投影面积和50个列状像素高度信息为图像特征的LS-SVM复合变量模型对苹果重量和体积测量具有较高的精度。重量测量模型的Rc为0.9838,RMSEC为6.5741,Rp为0.8234,RMSEP为11.4991;体积测量模型的Rc为0.9733,RMSEC为10.0254,Rp为0.9032,RMSEP为10.1155。（3）基于机器视觉和结构光技术进行了苹果3D重建与果梗花萼识别研究。果梗花萼和缺陷在图像中很相似,它们的存在使苹果表面缺陷的自动化检测成为一种挑战。本文基于果梗花萼的凹陷性特征,基于机器视觉系统、近红外线阵结构光和3D重建技术实现了果梗花萼的检测。通过可见近红外相机、近红外线阵结构光和传送带的配合可以逐行提取苹果的3D轮廓的高度信息,经过图像拼接可以获取苹果上表面的高度图像。果梗花萼的凹陷性特征使其高度低于周围正常组织区域的高度信息。为了开发便于计算机进行识别的算法,本文提出了可根据被检测苹果的大小、形状和位置自适应建立的高度球模型。结果表明,通过3D重建模型和苹果的自适应高度球模型之间的差异便可以实现果梗花萼的识别,利用100个独立样本,200个图像进行了算法的有效性验证,总体识别精度为97.5%。（4）基于机器视觉技术进行了缺陷苹果识别方法研究。为了消除苹果表面亮度分布不均、区分真实缺陷和果梗花萼,本文提出了一种基于亮度校正算法、缺陷候选区统计和加权相关向量机算法的缺陷苹果检测算法。亮度校正算法从一定程度上消除了苹果表面亮度不均分布,尤其是边缘区域的亮度。基于果梗和花萼不能同时出现在相机视野中的常识,可以根据分割出来的缺陷候选区数目对苹果进行初步分类,对于只分割出一个缺陷候选区的苹果,提取候选区域的颜色特征、统计学特征和纹理特征,通过I-RELIEF算法计算特征的权重,通过训练加权相关向量机进行缺陷候选区的类别判断。通过对160个样本进行检测实验,总体识别精度为95.63%。结果表明,本研究提出的方法可以消除苹果表面亮度分布不均现象,缺陷候选区统计可以对苹果类别进行初步判断,利用加权相关向量机对缺陷候选区的进一步判断,效果令人满意。（5）基于高光谱成像技术进行了苹果表面隐性缺陷识别方法研究。本文基于高光谱成像技术和连续投影算法开发了苹果表面早期腐烂检测算法,提取了苹果正常表皮和早期腐烂表皮各80个矩形感兴趣区域（ROIs）的平均光谱,利用连续投影（SPA）算法进行光谱域处理,挑选出563、611、816和966 nm为识别早期腐烂的有效波长,并用偏最小二乘判别分析法（PLS-DA）分类器评估了利用SPA优选出来的四个波长。最后基于有效波长和MNF算法开发了早期腐烂识别算法。利用本研究开发的算法对测试集中20个正常苹果和80个早期腐烂苹果的最优波长处的图像进行了识别处理,检测的总体正确率为98%。利用I-RELIEF算法挑选了识别早期轻微损伤的识别算法,挑选的有效波长为590、660、720、820及960 nm,并基于有效波长处的图像和MNF开发了适合于苹果表面早期轻微损伤识别的图像处理算法,利用80个苹果样本进行了算法的验证,总体识别率为98.75%。结果表明,基于高光谱成像技术和有效波长可以实现苹果表面早期腐烂、早期轻微损伤的检测,为后续开发多光谱视觉检测系统奠定了基础。（6）基于高光谱成像技术进行了水果表面常见缺陷检测方法研究。为了消除苹果亮度分布不均和颜色的影响,实现苹果表面常见缺陷（风伤、虫伤、日灼伤、斑点、褐斑等）的精确检测,分析了正常区域和常见缺陷区域的特征光谱曲线走势,挑选了730和925 nm波长为特征波长,并基于特征波长处的图像开发了波段运算图像处理算法。由于相同位置受到的光强度的影响相似,因此像素对像素的减法和除法运算可削弱由于颜色、形状而引起的苹果表面亮度不均影响,同时基于波段运算的图像处理算法提高了缺陷和正常苹果组织之间的对比度,使缺陷提取变得容易、准确。本研究从109幅带有各种缺陷的苹果高光谱图像中提取了730和925 nm波长处的图像,并基于波段运算处理思路利用式6-10对特征波长处的图像进行了处理,总体识别率为93.6%。结果表明,波段运算方法简单有效,在一定程度上消除了颜色、形状、果梗等引起的亮度不均对缺陷识别的影响,提高了常见缺陷的识别精度。（7）基于多光谱成像技术进行了苹果表面缺陷检测方法研究。高光谱成像技术图像获取和处理需要很长的时间,不利于在线快速检测。为了继承和发展高光谱成像技术的研究成果,基于挑选出的有效波长,用SolidWorks 2011设计了转轮和封装箱,利用相机、滤光片、滤光片轮搭建了多光谱成像系统,并基于VS2010和OpenCV开发了实时检测软件。本研究是实现从高光谱视觉检测的基础性研究向多光谱视觉检测的快速应用研究转变的关键内容。本研究对68个带有各种常见缺陷的苹果进行检测,根据每个苹果的缺陷种类及分布情况,每个苹果以不同的姿态采集1-3幅（组）多光谱图像进行实时检测,本次实验共采集116组样本多光谱图像进行实时检测,总体识别率为91.38%。结果表明,利用多光谱成像系统可以继承和发展高光谱成像研究的成果,可为后续苹果表面缺陷快速在线检测装备开发提供参考。
З.Ш.Гейллер,邵仁斋[4]（1975）在《珩磨过程中非接触式主动检测系统》文中研究指明在珩磨加工中使用各种不同的主动检测系统,主要有接触式和非接触式两种。接触式测量方法具有许多不足之处,其中主要是接触头部的磨损,如果把测量装置放置在珩磨头里,那么这种磨损情况就会特别严重。此外,该系统还应该具有向发送器传递的环节,于是使它的结构就显得相当复杂。非接触式的测量方法是比较完善的一种方法,它可以消除由于测量头接触面的磨损,机器的振动、受力及热变形所引起的误差。 非接触式的气动方法在加工过程中的测量工作是由装在珩磨头内的喷嘴来进行的,向喷嘴供以高压的压缩空气。类似这样的系统是由苏联斯捷尔里达曼克斯基列宁机床厂和西德拿盖立公司设计的,然而它们的测量
《中国公路学报》编辑部[5]（2017）在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中指出为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
范强[6]（2017）在《心血管生理参数非接触式检测关键技术研究》文中研究指明心血管疾病是一种严重威胁人类健康的疾病。因此,实时监测心血管生理状态的关键指标,可以实现心血管疾病的早发现早治疗。基于光电容积描记技术（photoplethysmography,PPG）的脉搏血氧仪,是一种简单而准确的接触测量装置,已经得到大量临床应用。然而,接触式测量有一些不可避免的因素,大大限制了平台的使用,甚至导致了不精确的估计。首先,接触式测量需要皮肤与传感器保持长时间夹紧,这影响了人们的日常生活和习惯。同时,接触力大小和接触位置会对脉搏波形有影响,造成测量结果不准确。此外,接触式血氧计需要额外的光源,极大抑制了检测器的灵活性。因此需要一种非接触测量手段克服这些问题。成像式光电容积描记（imaging photoplethysmography,IPPG）技术从PPG技术衍生而来,是一种平台简易、成本较低、容易操作、适合长时间监测的非接触式生理信号检测技术。该技术一经提出,就成为生物医学光子学以及医疗仪器领域的研究热点之一。值得注意的是,IPPG技术在非接触的测量过程中,由于人体运动难免会产生伪差,以及受到周围环境的影响,会造成准确性下降。因此,本文旨在依据光与生物组织相互作用的生物模型,基于非接触测量的目标,采用三种不同的硬件平台,应用新颖高效的图像信号处理算法和生理参数计算方法,设计了三种心血管生理参数检测系统,实现了不同部位的生理代谢情况非接触的实时准确监测。通过多组实验对其准确性和鲁棒性进行验证,探讨这些检测系统在生物医学中的应用价值。基于单色相机的心血管生理参数检测系统:使用单色CMOS相机、双波长LED光源及与之对应的带通滤波片,选取胳膊作为提取生理参数的部位,获取其脉率、血氧饱和度等生理参数。对原始信号的噪声和拍摄过程中的运动产生的伪差,利用图像分割与配准和基于小波分解的自适应滤波算法进行去除。此外,还构建了血氧饱和度的二维、三维分布图,这在临床上有重要的应用价值。该平台血氧饱和度测量准确性高,且二维、三维分布图直观有效,适合临床应用。基于彩色相机的心血管生理参数检测系统:在自然光拍摄条件下,利用彩色CCD相机,选取脸部作为提取生理参数的部位,计算脉率、血氧饱和度、心率变异性等生理参数。为了克服运动伪差和噪声影响,先进行人脸检测、追踪和肤色检测,再使用盲源分离算法和小波分解去除运动伪差。提出了一种IPPG信号频域峰值的二维分布图,基于此分布图,可以得到最佳的感兴趣区域的位置以及大小。该检测系统平台已经大大简化,测量结果准确。对诸如光照、距离等拍摄条件不敏感,鲁棒性好,适合临床和家庭健康监测使用。改进的自然光条件下的心血管生理参数检测系统:在上述研究的基础上,为了在家庭健康监测应用环境中使得非接触测量被广泛接受,我们分析了基于消费级相机监测心血管生理参数的可行性。但是此类相机得到的视频信号信噪比差,首先对其进行了欧拉放大操作,使得微弱信号得以放大。再对放大后的三通道信号进行线性操作,增强信号信噪比。基于主成分分析和独立成分分析的改进的盲源分离算法,对信号的噪声和拍摄过程中的运动产生的伪差进行去除。通过多人多种情况的实验结果表明,该非接触测量平台可以得到较为准确的测量结果。由于其硬件平台简单易获取,特别适合家庭健康监测,因而有巨大的应用前景。这三种检测系统的硬件平台基本涵盖了目前主要的IPPG方案,并创新性提出适合各自平台的新算法,用以有效克服影响非接触测量准确性的诸如运动伪差、光照、距离等关键因素。通过多名志愿者的多种实验,结果表明这三种心血管生理参数非接触检测系统可以对心血管关键参数实现准确预测,并且对拍摄条件不敏感,在临床以及日常家庭健康监测中具有巨大的实用价值。
李鹏[7]（2012）在《加工中心在机复合式检测系统的关键技术研究》文中提出随着先进制造技术的发展,对加工中心工件的在机检测提出了更高的要求。如对于具有复杂型面结构特征的长周期加工件,如何在保证检测精度的同时,提高检测效率。针对当前加工中心在机检测中,单一的传感器在检测精度、检测效率等方面存在的不足和局限,本文提出了一种加工中心在机复合式检测的原创设计方案,并重点对检测系统建立过程中所涉及到的关键技术进行了研究。主要的研究内容和贡献如下：1.基于逆向工程中的接触式和非接触检测原理,设计了可以集成于加工中心刀库中的复合式检测装置,提出了复合式检测判据。在此基础上,按照检测系统的设计思路阐述了复合式检测系统的工作原理。2.建立了系统相关的数学模型,包括基于线结构光视觉的非接触检测模型、考虑测量延时的接触式检测模型,以及使复合式检测数据融合统一的数学模型。3.对于系统中加工中心的定位误差,通过建立误差数据库,提出了基于程序G代码修正的误差补偿方案。对系统数学模型中所涉及的参数求解进行了标定：采用同心圆平面靶标,对摄像机内参数、光平面参数进行了标定；使用标准球实现了等效补偿半径的标定；对于摄像机外参数,提出了基于单个同心圆和标准球的间接标定方法,实现了复合式检测数据在检测坐标系下的统一。4.为保证接触式测头在自动测量时的安全性和检测的准确性,提出了基于工件加工特征的复合式检测规划方案。对工件非接触检测获得的点云数据进行误差补偿后,通过对点云数据进行特征提取、特征拟合构建出加工几何特征,从而基于该几何特征进行接触式检测路径规划,并通过检测实验验证了该方案的可行性。5.对检测系统的软件设计进行了介绍,通过检测实例给出了当前系统的检测精度,对影响检测精度的误差因素进行了分析,定性地提出了减小误差的方法。最后在总结全文研究工作的基础上,对检测系统的深入研究提出了工作展望。
孔令琴[8]（2014）在《非接触式生理信号检测关键技术研究》文中指出成像式光电容积描记（imaging photoplethysmography, IPPG）技术是近几年在传统光电容积描记（PPG）技术基础上发展起来的一种非接触式生理信号检测技术。IPPG技术以其非接触测量、低成本、易操作等特点，尤其是非接触测量方式使其能够实现一些特定情况下的临床及日常检测，如被检测部位具有开放性伤口及运动状态下的生理信号检测，已成为仪器及生物医学工程领域的新兴研究热点之一。目前虽然已通过IPPG技术实现了一些重要生理信号的测量，如心率、呼吸率等，但其在更稳定、更全面的生理信号测量等方面还存在一些关键问题有待解决。本文在系统分析IPPG技术的光学及生理学原理的基础上，讨论了IPPG的技术特点，对IPPG技术中存在的关键问题进行了分析总结并提出了相应的解决办法。本文开展的具体研究内容及结果如下所述：（1）从光学与生理学角度出发对IPPG技术的进行了详细分析，在此基础上，分析了IPPG的技术特点，对IPPG技术中的关键技术包括测量部位选取、不同生理参数对成像设备性能要求、视频图像信号处理等技术进行了分析总结，并指出了其存在的主要问题。（2）对IPPG系统的关键技术进行分析的基础上，结合血氧饱和度测量原理，指出现有IPPG系统由于易受环境光干扰而不适合进行血氧饱和度的提取。针对于现有IPPG系统的不足，提出了采用窄带滤光片结合双低照度CCD的视频采集方案，并从硬件及软件两方面设计了适合于血氧饱和度测量的IPPG系统平台。在此基础上，通过实验分析血氧饱和度参数R与PPG系统测得血氧饱和度值的线性度确定了血氧饱和度测量双波长520nm与660nm。（3）对设计开发的IPPG系统在血氧饱和度测量方面的可行性及性能进行了实验研究。设计了屏息及静息状态下的两种不同实验。通过屏息实验对血氧饱和度经验常数进行了标定，并利用已标定的IPPG系统与传统PPG系统进行了对比测试。研究结果表明自主设计的IPPG系统能够实现环境光下的血氧饱和度测量，并且与PPG系统在心率及血氧饱和度测量方面具有较高的一致性，误差在4%以内。研究结果拓展了IPPG技术在生理信号测量方面的应用。（4）在上述研究基础上，分析了低端彩色成像设备在血氧饱和度测量方面的可行性与局限性。根据彩色成像设备RGB三通道成像特点，提出利用成像设备的红、蓝两通道来代替传统PPG信号的红及红外两通道信号的血氧饱和度提取方法，同时搭建了基于彩色CCD的非接触式血氧饱和度测量系统。实验及分析结果表明：基于彩色相机的测量系统受红、蓝通道带宽较宽的限制，其测量结果虽能体现出血氧饱和度的变化，但测量结果误差较大，不适合应用于日常及临床监护。（5）进行了IPPG技术在脉搏变异信号（pulse rate variability, PRV）检测方面的可行性分析，搭建了基于高速成像设备的IPPG系统，分别利用时域、频域及时频联合分析的方法对系统测得的脉搏变异信号进行了分析。通过与传统PPG系统、心电信号测量系统（ECG）所测得的结果对比分析，结果表明IPPG系统与上述两系统在脉搏变异信号测量方面具有较高的一致性。研究结果证明IPPG系统在高速信号采集方面的技术可行性，并指出其有望应用于脉搏波传递时间、血压等的测量。上述研究为早日实现多种生理信号同时测量的IPPG系统提供了理论及技术支持。（6）为提高IPPG系统的实际应用能力，重点探讨了盲源分离技术在IPPG系统运动伪差消除方面的应用。针对彩色成像设备采集到的RGB三通道信号特点，提出采用敏感区域跟踪匹配结合独立分析的方法去除运动伪差；针对黑白成像设备采集单色信号特点，在信号后期处理阶段采用单通道独立分量分析的方法，成功分离出了脉搏波信号。利用该方法提取出的心率信息与传统PPG系统检测结果具有较好的一致性，这一结果表明IPPG系统在心率信号测量方面具有较强的实际应用能力。
中国机床工具工业协会传媒部[9]（2014）在《CCMT2014展品预览（三）》文中认为大连机床集团有限责任公司展位号:N2-201DLA-20数控车床主机床身采用40°整体倾斜床身,排屑方便,刚度好。伺服主轴电机具有良好的机械特性,8倍的宽恒功率调速范围。主轴前端配有3套无间隙进口轴承,终生免润滑。海德汉0.001°的编码器,空套在主轴上确保C轴定位精度。高精度、高刚性的进口直线滚动导轨和丝杠。尾座导轨为镶钢导轨,液压自动锁紧。12工位进口动力刀塔,缩
吴岛[10]（2020）在《基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究》文中指出近年来,随着我国经济的稳健增长和交通运输业的快速发展,道路网络和交通设施得到了前所未有的改善和提高,促使汽车行业迅猛发展,汽车保有量不断增加,随之而来的行车安全问题成为全社会关注的焦点。对在用汽车的各项指标进行定期安全检测是保障汽车行车安全的主要途径,其中制动性能又是所有指标中最重要的一项。尤其是半挂汽车列车,作为当前公路货运的主体,正在向多轴化、重型化方向发展,其车体较长、结构复杂,制动性能各项指标都具有重要意义。目前,针对汽车制动性能检测的方法主要有两种:路试检验法和台架检验法。路试法须有特定的场地,受气候条件影响较大且重复性差,一般作为辅助检测手段。台式检验法占地小,不受气候条件影响,重复性较好,是目前汽车检测站和科研机构进行制动性能检测的常用方法。台架检验法主要通过滚筒反力式制动检验台或平板式制动检验台进行检测,可以检测出整车制动力和、制动不平衡及阻滞力,满足多数车型的检测。然而,半挂汽车列车由于轴数较多,不同的制动时序会对列车的制动稳定性造成直接影响,前轴制动快制动瞬间列车易发生折叠,后轴制动快制动瞬间列车易发生拖拽。台式检验法受台体结构的限制,无法实现半挂汽车列车制动时序的检测,从而难以反映整车的制动性能。虽然国家标准GB 18565-2016对汽车列车的制动时序检测方法做出了要求,但受检测设备的成本和结构制约,目前并无相关可行的制动时序检测设备,所以检测方法不具现实意义。因此,研发出一套高精度、智能化的汽车制动时序检测系统势在必行。随着中国制造2025战略部署的不断推进,在以机器视觉为核心的工业4.0大趋势推动下,汽车检测领域也正朝着信息化、自动化、智能化的方向迈进。因此,本文以此为契机,立足国家标准和现有技术手段,将视觉技术引入汽车制动时序检测,提出了基于立体视觉的汽车制动时序检测方法,设计和研发了汽车制动时序视觉检测系统。本文根据半挂汽车列车制动失稳机理及制动时序对制动稳定性的影响,明确了引起不同制动时序的因果关系。通过分析汽车制动时序检测技术的研究现状,确定了本文的研究内容和技术路线,主要包括以下四个方面:（1）汽车制动时序视觉检测系统方案设计分析车轮滑移率与路面附着系数间的变化关系,提出视觉检测系统的测量目标:即以制动踏板开关的触发时刻为起始时标,各车轮滑移率分别达到20%的时间次序作为制动时序的检测结果,并分析影响滑移率辨识的关键因素。为准确识别车轮滑移率,以白色圆形标识物作为间接测量物,建立基于视觉测量的车轮滑移率测量模型及列车曲线行驶矫正模型。基于平行双目立体视觉测量原理,推导系统结构模型,对影响系统综合测量误差的关键因素进行讨论分析。最后从检测系统整体布置、检测流程和控制方案三个方面对汽车制动时序视觉检测系统进行方案设计。（2）图像处理关键算法研究为得到图像中圆形标识的中心坐标,根据圆形标识的图像特点对相关图像处理算法的适用性进行改进和优化。首先对采集的原始图像进行预处理操作,包括图像对比度增强、图像去模糊、图像去噪和图像锐化。然后对归一化后的左右图像进行边缘提取,为改善Canny算法对圆形标识的边缘提取效果,对传统Canny算法在梯度方向和自适应阈值方面进行改进研究。为准确提取圆形标识,分析现有椭圆检测理论提出适用于本文的椭圆检测方法,设计边界清除算法清除冗余边缘,以及融合最小二乘理论和Hough变换实现对圆形标识的准确识别和提取。考虑到序列图像进行立体匹配计算量大的问题,基于对极几何约束关系,提出一种归一化互相关（Normalized Cross Correlation,NCC）快速匹配算法。最后,根据三维重建模型和相机标定参数,对圆形标识中心坐标进行三维重建。（3）视觉检测系统标定与精度检定试验研究根据摄像机坐标系间转换关系,对线性成像模型和非线性成像模型进行论述,以建立本文的摄像机成像模型。分析张正友平面模板标定法的算法原理及不足之处,提出一种基于PSO-LM（Particle Swarm Optimization与Levenberg-Marquardt）组合优化策略的改进张正友标定方法,实现对标定参数的非线性全局优化,并通过标定对比试验对所提方法的有效性进行验证。为验证视觉检测系统对圆形标识的动态识别精度,设计一种模拟车轮制动的精度检定装置及方法,在多个目标速度下分类进行多工况试验,分析每种工况下的试验误差。（4）汽车制动时序视觉检测系统实车试验研究为验证检测系统整体方案设计的可行性以及图像处理算法和标定算法的有效性,选取同一辆在用半挂汽车列车进行重复性试验和九辆在用半挂汽车列车进行普适性试验。为分析视觉检测系统的测量误差,利用车轮上的轮速传感器设计一套轮速测量装置,结合非接触式速度测量仪构成校准装置,对比分析两组试验数据的示值误差和重复性误差,对本检测系统的准确性、稳定性及适用性进行验证。同时,在重复性试验中,鉴于测量结果误差存在不确定性,为科学评价本检测系统,对测量结果误差的不确定度进行评定。最后,分析和总结视觉检测系统相比于校准装置的试验误差。
二、珩磨过程中非接触式主动检测系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、珩磨过程中非接触式主动检测系统（论文提纲范文）
（2）基于在线测量系统的区域修珩工艺及实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 珩磨技术研究现状 |
| 1.2.1 珩磨技术的发展 |
| 1.2.2 气动测量技术的研究现状及在珩磨机中的应用 |
| 1.2.3 珩磨加工工艺的发展 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 珩磨机磨削模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 磨削力 |
| 2.2.1 有效磨粒 |
| 2.2.2 接触弧长 |
| 2.3 珩磨磨削力 |
| 2.4 珩磨磨削模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 区域修珩工艺研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 珩磨工件的形状缺陷 |
| 3.3 工件形状缺陷判定方法研究 |
| 3.4 区域修珩参数选择 |
| 3.4.1 区域修珩的起始条件 |
| 3.4.2 区域修珩的油石压力 |
| 3.4.3 区域修珩的冲程 |
| 3.4.4 变冲程与定冲程 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 珩磨标定及加工实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验设备 |
| 4.3 珩磨加工参数对珩磨的影响 |
| 4.3.1 珩磨液对珩磨加工的影响 |
| 4.3.2 珩磨头与工件的相对速度对珩磨加工的影响 |
| 4.3.3 珩磨油石对珩磨加工的影响 |
| 4.4 珩磨模型标定实验 |
| 4.4.1 实验目的及方案 |
| 4.4.2 实验过程 |
| 4.5 手动区域修珩在数控珩磨机床的运用 |
| 4.5.1 实验准备 |
| 4.5.2 手动区域修珩结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 总结和展望 |
| 1 总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于机器视觉和光谱成像技术的苹果外部品质检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 水果外部品质检测的国内外研究综述 |
| 1.2.1 基于机器视觉技术的水果外观物理品质检测的国内外研究进展 |
| 1.2.2 基于机器视觉技术的果梗/花萼识别的国内外研究进展 |
| 1.2.3 机器视觉和光谱成像技术在水果表面缺陷检测中的国内外研究综述 |
| 1.3 研究的目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 本研究的目标 |
| 1.3.2 本研究的内容 |
| 1.3.3 本研究的技术路线 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究所使用的实验材料 |
| 2.2 研究所使用的机器视觉系统 |
| 2.2.1 传统机器视觉系统 |
| 2.2.2 线结构光机器视觉系统 |
| 2.2.3 高光谱成像系统 |
| 2.2.4 多光谱成像系统 |
| 2.3 机器视觉、光谱成像检测、识别的常用研究方法 |
| 2.4 有效波段图像挑选的常用方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 苹果形状检测与尺寸的非接触式测量方法研究 |
| 3.1 苹果形状检测中形状特征提取与果梗去除方法研究 |
| 3.1.1 基于机器视觉技术的水果形状检测现状及问题提出 |
| 3.1.2 图像边界提取方法 |
| 3.1.3 形状描述方法与形状特征提取 |
| 3.1.4 苹果图像中突出果梗的消除方法 |
| 3.2 基于机器视觉技术的苹果体积与重量的非接触式测量方法 |
| 3.2.1 基于机器视觉技术的水果蔬菜尺寸(体积与重量)的检测研究现状 |
| 3.2.2 实验材料与实际重量、体积测量 |
| 3.2.3 机器视觉系统与3D高度图获取 |
| 3.2.4 图像特征提取 |
| 3.2.5 体积与重量的预测方法 |
| 3.2.6 模型的评价方法 |
| 3.2.7 重量与体积的预测结果及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 苹果3D重建与果梗花萼识别研究 |
| 4.1 机器视觉与运动控制系统 |
| 4.2 线阵结构光与高度测量原理 |
| 4.3 中心线的获取与3D轮廓描述 |
| 4.4 苹果3D表面模型重建方法 |
| 4.5 自适应3D参照模型重建方法 |
| 4.6 果梗花萼识别方法 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于机器视觉技术的缺陷苹果识别方法研究 |
| 5.1 基于机器视觉的缺陷苹果检测现状 |
| 5.2 图像预处理与背景分割 |
| 5.3 朗伯现象与亮度校正 |
| 5.4 缺陷候选区分割与初步分类 |
| 5.5 特征初步选择与提取 |
| 5.6 特征分析与选择 |
| 5.7 加权相关向量机 |
| 5.8 缺陷苹果检测结果与分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷识别方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于高光谱成像技术的苹果表面早期腐烂检测方法 |
| 6.2.1 水果表面早期腐烂检测现状分析 |
| 6.2.2 早期腐烂苹果的高光谱图像及光谱、图像特征 |
| 6.2.3 早期腐烂苹果的高光谱图像获取与校正 |
| 6.2.4 苹果早期腐烂区域的光谱、图像特征分析 |
| 6.2.5 早期腐烂苹果的光谱域处理-光谱分析 |
| 6.2.6 早期腐烂苹果的空间域处理-图像处理 |
| 6.2.7 苹果的早期腐烂检测算法及检测结果 |
| 6.3 基于高光谱成像技术的苹果表面早期损伤检测 |
| 6.3.1 苹果表面早期损伤检测现状分析 |
| 6.3.2 高光谱成像系统、样本准备、图像获取与校正 |
| 6.3.3 不同时间阶段早期损伤的光谱提取与分析 |
| 6.3.4 基于全波段范围的PCA与 MNF分析 |
| 6.3.5 基于特征波长的MNF分析 |
| 6.3.6 检测算法流程与检测结果 |
| 6.4 基于高光谱成像技术的水果表面常见缺陷检测方法 |
| 6.4.1 苹果表面显性缺陷分类及光谱特征提取 |
| 6.4.2 波段运算算法 |
| 6.4.3 波段运算图像及亮度分析 |
| 6.4.4 波段运算结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 多光谱成像系统搭建及苹果表面缺陷检测方法研究 |
| 7.1 基于多光谱成像技术的水果表面缺陷检测现状 |
| 7.2 多光谱成像系统的搭建与滤光片的选择 |
| 7.2.1 光源的选择 |
| 7.2.2 滤光片的选择 |
| 7.2.3 滤光片轮与转轮安装箱的设计与定型 |
| 7.3 检测算法的开发与检测软件的编写 |
| 7.4 检测结果与分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 本研究的结论 |
| 8.2 本研究的创新点 |
| 8.3 本研究的展望 |
| 参考文献 |
| 图表目录 |
| 符号列表 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（5）中国汽车工程学术研究综述·2017（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 |
| 1汽车NVH控制 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师统稿) |
| 1.1从静音到声品质 (重庆大学贺岩松教授提供初稿) |
| 1.1.1国内外研究现状 |
| 1.1.1.1声品质主观评价 |
| 1.1.1.2声品质客观评价 |
| 1.1.1.3声品质主客观统一模型 |
| 1.1.2存在的问题 |
| 1.1.3研究发展趋势 |
| 1.2新能源汽车NVH控制技术 |
| 1.2.1驱动电机动力总成的NVH技术 (同济大学左曙光教授、林福博士生提供初稿) |
| 1.2.1.1国内外研究现状 |
| 1.2.1.2热点研究方向 |
| 1.2.1.3存在的问题与展望 |
| 1.2.2燃料电池发动机用空压机的NVH技术 (同济大学左曙光教授、韦开君博士生提供初稿) |
| 1.2.2.1国内外研究现状 |
| 1.2.2.2存在的问题 |
| 1.2.2.3总结与展望 |
| 1.3车身与底盘总成NVH控制技术 |
| 1.3.1车身与内饰 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师提供初稿) |
| 1.3.1.1车身结构 |
| 1.3.1.2声学包装 |
| 1.3.2制动系 (同济大学张立军教授、徐杰博士生、孟德建讲师提供初稿) |
| 1.3.2.1制动抖动 |
| 1.3.2.2制动颤振 |
| 1.3.2.3制动尖叫 |
| 1.3.2.4瓶颈问题与未来趋势 |
| 1.3.3轮胎 (清华大学危银涛教授、杨永宝博士生、赵崇雷硕士生提供初稿) |
| 1.3.3.1轮胎噪声机理研究 |
| 1.3.3.2轮胎噪声计算模型 |
| 1.3.3.3轮胎噪声的测量手段 |
| 1.3.3.4降噪方法 |
| 1.3.3.5问题与展望 |
| 1.3.4悬架系 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 1.3.4.1悬架系NVH问题概述 |
| 1.3.4.2悬架系的动力学建模与NVH预开发 |
| 1.3.4.3悬架系的关键部件NVH设计 |
| 1.3.4.4悬架NVH设计整改 |
| 1.4主动振动控制技术 (重庆大学郑玲教授提供初稿) |
| 1.4.1主动和半主动悬架技术 |
| 1.4.1.1主动悬架技术 |
| 1.4.1.2半主动悬架技术 |
| 1.4.2主动和半主动悬置技术 |
| 1.4.2.1主动悬置技术 |
| 1.4.2.2半主动悬置技术 |
| 1.4.3问题及发展趋势 |
| 2汽车电动化与低碳化 (江苏大学何仁教授统稿) |
| 2.1传统汽车动力总成节能技术 (同济大学郝真真博士生、倪计民教授提供初稿) |
| 2.1.1国内外研究现状 |
| 2.1.1.1替代燃料发动机 |
| 2.1.1.2高效内燃机 |
| 2.1.1.3新型传动方式 |
| 2.1.2存在的主要问题 |
| 2.1.3重点研究方向 |
| 2.1.4发展对策及趋势 |
| 2.2混合动力电动汽车技术 (重庆大学胡建军教授、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.2.1国内外研究现状 |
| 2.2.2存在的问题 |
| 2.2.3重点研究方向 |
| 2.3新能源汽车技术 |
| 2.3.1纯电动汽车技术 (长安大学马建、余强、汪贵平教授, 赵轩、李耀华副教授, 许世维、唐自强、张一西研究生提供初稿) |
| 2.3.1.1动力电池 |
| 2.3.1.2分布式驱动电动汽车驱动控制技术 |
| 2.3.1.3纯电动汽车制动能量回收技术 |
| 2.3.2插电式混合动力汽车技术 (重庆大学胡建军、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.3.2.1国内外研究现状 |
| 2.3.2.2存在的问题 |
| 2.3.2.3热点研究方向 |
| 2.3.2.4研究发展趋势 |
| 2.3.3燃料电池电动汽车技术 (北京理工大学王震坡教授、邓钧君助理教授, 北京重理能源科技有限公司高雷工程师提供初稿) |
| 2.3.3.1国内外技术发展现状 |
| 2.3.3.2关键技术及热点研究方向 |
| 2.3.3.3制约燃料电池汽车发展的关键因素 |
| 2.3.3.4燃料电池汽车的发展趋势 |
| 3汽车电子化 (吉林大学宗长富教授统稿) |
| 3.1汽车发动机电控技术 (北京航空航天大学杨世春教授、陈飞博士提供初稿) |
| 3.1.1国内外研究现状 |
| 3.1.2重点研究方向 |
| 3.1.2.1汽车发动机燃油喷射控制技术 |
| 3.1.2.2汽车发动机涡轮增压控制技术 |
| 3.1.2.3汽车发动机电子节气门控制技术 |
| 3.1.2.4汽车发动机点火控制技术 |
| 3.1.2.5汽车发动机空燃比控制技术 |
| 3.1.2.6汽车发动机怠速控制技术 |
| 3.1.2.7汽车发动机爆震检测与控制技术 |
| 3.1.2.8汽车发动机先进燃烧模式控制技术 |
| 3.1.2.9汽车柴油发动机电子控制技术 |
| 3.1.3研究发展趋势 |
| 3.2汽车转向电控技术 |
| 3.2.1电动助力转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.1.1国内外研究现状 |
| 3.2.1.2重点研究方向和存在的问题 |
| 3.2.1.3研究发展趋势 |
| 3.2.2主动转向及四轮转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.2.1国内外研究现状 |
| 3.2.2.2研究热点和存在问题 |
| 3.2.2.3研究发展趋势 |
| 3.2.3线控转向技术 (吉林大学郑宏宇副教授提供初稿) |
| 3.2.3.1转向角传动比 |
| 3.2.3.2转向路感模拟 |
| 3.2.3.3诊断容错技术 |
| 3.2.4商用车电控转向技术 (吉林大学宗长富教授、赵伟强副教授, 韩小健、高恪研究生提供初稿) |
| 3.2.4.1电控液压转向系统 |
| 3.2.4.2电液耦合转向系统 |
| 3.2.4.3电动助力转向系统 |
| 3.2.4.4后轴主动转向系统 |
| 3.2.4.5新能源商用车转向系统 |
| 3.2.4.6商用车转向系统的发展方向 |
| 3.3汽车制动控制技术 (合肥工业大学陈无畏教授、汪洪波副教授提供初稿) |
| 3.3.1国内外研究现状 |
| 3.3.1.1制动系统元部件研发 |
| 3.3.1.2制动系统性能分析 |
| 3.3.1.3制动系统控制研究 |
| 3.3.1.4电动汽车研究 |
| 3.3.1.5混合动力汽车研究 |
| 3.3.1.6参数测量 |
| 3.3.1.7与其他系统耦合分析及控制 |
| 3.3.1.8其他方面 |
| 3.3.2存在的问题 |
| 3.4汽车悬架电控技术 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 3.4.1电控悬架功能与评价指标 |
| 3.4.2电控主动悬架最优控制 |
| 3.4.3电控悬架其他控制算法 |
| 3.4.4电控悬架产品开发 |
| 4汽车智能化与网联化 (清华大学李克强教授、长安大学赵祥模教授共同统稿) |
| 4.1国内外智能网联汽车研究概要 |
| 4.1.1美国智能网联汽车研究进展 (美国得克萨斯州交通厅Jianming Ma博士提供初稿) |
| 4.1.1.1美国智能网联车研究意义 |
| 4.1.1.2网联车安全研究 |
| 4.1.1.3美国自动驾驶车辆研究 |
| 4.1.1.4智能网联自动驾驶车 |
| 4.1.2中国智能网联汽车研究进展 (长安大学赵祥模教授、徐志刚副教授、闵海根、孙朋朋、王振博士生提供初稿) |
| 4.1.2.1中国智能网联汽车规划 |
| 4.1.2.2中国高校及研究机构智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.3中国企业智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.4存在的问题 |
| 4.1.2.5展望 |
| 4.2复杂交通环境感知 |
| 4.2.1基于激光雷达的环境感知 (长安大学付锐教授、张名芳博士生提供初稿) |
| 4.2.1.1点云聚类 |
| 4.2.1.2可通行区域分析 |
| 4.2.1.3障碍物识别 |
| 4.2.1.4障碍物跟踪 |
| 4.2.1.5小结 |
| 4.2.2车载摄像机等单传感器处理技术 (武汉理工大学胡钊政教授、陈志军博士, 长安大学刘占文博士提供初稿) |
| 4.2.2.1交通标志识别 |
| 4.2.2.2车道线检测 |
| 4.2.2.3交通信号灯检测 |
| 4.2.2.4行人检测 |
| 4.2.2.5车辆检测 |
| 4.2.2.6总结与展望 |
| 4.3高精度地图及车辆导航定位 (武汉大学李必军教授、长安大学徐志刚副教授提供初稿) |
| 4.3.1国内外研究现状 |
| 4.3.2当前研究热点 |
| 4.3.2.1高精度地图的采集 |
| 4.3.2.2高精度地图的地图模型 |
| 4.3.2.3高精度地图定位技术 |
| 4.3.2.4基于GIS的路径规划 |
| 4.3.3存在的问题 |
| 4.3.4重点研究方向与展望 |
| 4.4汽车自主决策与轨迹规划 (清华大学王建强研究员、李升波副教授、忻隆博士提供初稿) |
| 4.4.1驾驶人决策行为特性 |
| 4.4.2周车运动轨迹预测 |
| 4.4.3智能汽车决策方法 |
| 4.4.4自主决策面临的挑战 |
| 4.4.5自动驾驶车辆的路径规划算法 |
| 4.4.5.1路线图法 |
| 4.4.5.2网格分解法 |
| 4.4.5.3 Dijistra算法 |
| 4.4.5.4 A*算法 |
| 4.4.6路径面临的挑战 |
| 4.5车辆横向控制及纵向动力学控制 |
| 4.5.1车辆横向控制结构 (华南理工大学游峰副教授, 初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.5.1.1基于经典控制理论的车辆横向控制 (PID) |
| 4.5.1.2基于现代控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.3基于智能控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.4考虑驾驶人特性的车辆横向控制 |
| 4.5.1.5面临的挑战 |
| 4.5.2动力学控制 (清华大学李升波副研究员、李克强教授、徐少兵博士提供初稿) |
| 4.5.2.1纵向动力学模型 |
| 4.5.2.2纵向稳定性控制 |
| 4.5.2.3纵向速度控制 |
| 4.5.2.4自适应巡航控制 |
| 4.5.2.5节油驾驶控制 |
| 4.6智能网联汽车测试 (中国科学院自动化研究所黄武陵副研究员、王飞跃研究员, 清华大学李力副教授, 西安交通大学刘跃虎教授、郑南宁院士提供初稿) |
| 4.6.1智能网联汽车测试研究现状 |
| 4.6.2智能网联汽车测试热点研究方向 |
| 4.6.2.1智能网联汽车测试内容研究 |
| 4.6.2.2智能网联汽车测试方法 |
| 4.6.2.3智能网联汽车的测试场地建设 |
| 4.6.3智能网联汽车测试存在的问题 |
| 4.6.4智能网联汽车测试研究发展趋势 |
| 4.6.4.1智能网联汽车测试场地建设要求 |
| 4.6.4.2智能网联汽车测评方法的发展 |
| 4.6.4.3加速智能网联汽车测试及进程管理 |
| 4.7典型应用实例解析 |
| 4.7.1典型汽车ADAS系统解析 |
| 4.7.1.1辅助车道保持系统、变道辅助系统与自动泊车系统 (同济大学陈慧教授, 何晓临、刘颂研究生提供初稿) |
| 4.7.1.2 ACC/AEB系统 (清华大学王建强研究员, 华南理工大学游峰副教授、初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.7.2 V2X协同及队列自动驾驶 |
| 4.7.2.1一维队列控制 (清华大学李克强教授、李升波副教授提供初稿) |
| 4.7.2.2二维多车协同控制 (清华大学李力副教授提供初稿) |
| 4.7.3智能汽车的人机共驾技术 (武汉理工大学褚端峰副研究员、吴超仲教授、黄珍教授提供初稿) |
| 4.7.3.1国内外研究现状 |
| 4.7.3.2存在的问题 |
| 4.7.3.3热点研究方向 |
| 4.7.3.4研究发展趋势 |
| 5汽车碰撞安全技术 |
| 5.1整车碰撞 (长沙理工大学雷正保教授提供初稿) |
| 5.1.1汽车碰撞相容性 |
| 5.1.1.1国内外研究现状 |
| 5.1.1.2存在的问题 |
| 5.1.1.3重点研究方向 |
| 5.1.1.4展望 |
| 5.1.2汽车偏置碰撞安全性 |
| 5.1.2.1国内外研究现状 |
| 5.1.2.2存在的问题 |
| 5.1.2.3重点研究方向 |
| 5.1.2.4展望 |
| 5.1.3汽车碰撞试验测试技术 |
| 5.1.3.1国内外研究现状 |
| 5.1.3.2存在的问题 |
| 5.1.3.3重点研究方向 |
| 5.1.3.4展望 |
| 5.2乘员保护 (重庆理工大学胡远志教授提供初稿) |
| 5.2.1国内外研究现状 |
| 5.2.2重点研究方向 |
| 5.2.3展望 |
| 5.3行人保护 (同济大学王宏雁教授、余泳利研究生提供初稿) |
| 5.3.1概述 |
| 5.3.2国内外研究现状 |
| 5.3.2.1被动安全技术 |
| 5.3.2.2主动安全技术研究 |
| 5.3.3研究热点 |
| 5.3.3.1事故研究趋势 |
| 5.3.3.2技术发展趋势 |
| 5.3.4存在的问题 |
| 5.3.5小结 |
| 5.4儿童碰撞安全与保护 (湖南大学曹立波教授, 同济大学王宏雁教授、李舒畅研究生提供初稿;曹立波教授统稿) |
| 5.4.1国内外研究现状 |
| 5.4.1.1儿童碰撞安全现状 |
| 5.4.1.2儿童损伤生物力学研究现状 |
| 5.4.1.3车内儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.4车外儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.5儿童安全防护措施 |
| 5.4.1.6儿童约束系统使用管理与评价 |
| 5.4.2存在的问题 |
| 5.4.3重点研究方向 |
| 5.4.4发展对策和展望 |
| 5.5新能源汽车碰撞安全 (大连理工大学侯文彬教授、侯少强硕士生提供初稿) |
| 5.5.1国内外研究现状 |
| 5.5.1.1新能源汽车碰撞试验 |
| 5.5.1.2高压电安全控制研究 |
| 5.5.1.3新能源汽车车身结构布局研究 |
| 5.5.1.4电池包碰撞安全防护 |
| 5.5.1.5动力电池碰撞安全 |
| 5.5.2热点研究方向 |
| 5.5.3存在的问题 |
| 5.5.4发展对策与展望 |
| 6结语 |
（6）心血管生理参数非接触式检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 主要创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 接触式测量简介 |
| 1.2.1 PPG的背景 |
| 1.2.2 PPG面临的问题 |
| 1.3 非接触测量简介 |
| 1.3.1 IPPG技术的背景 |
| 1.3.2 IPPG的发展现状 |
| 1.3.3 IPPG面临的困难 |
| 1.4 本论文主要研究内容 |
| 2 心血管生理参数计算的理论依据及数学模型 |
| 2.1 IPPG技术的生理学基础 |
| 2.2 心率的计算 |
| 2.2.1 心率 |
| 2.2.2 时域内的计算 |
| 2.2.3 频域内的计算 |
| 2.2.4 心率的临床意义 |
| 2.3 心率变异性的计算 |
| 2.3.1 心率变异性 |
| 2.3.2 时域分析 |
| 2.3.3 频域分析 |
| 2.3.4 心率变异性的临床意义 |
| 2.4 血氧饱和度的计算 |
| 2.4.1 血氧饱和度 |
| 2.4.2 朗伯比尔定律 |
| 2.4.3 IPPG血氧饱和度的计算 |
| 2.4.4 光源的选择 |
| 2.4.5 血氧饱和度的定标 |
| 2.4.6 血氧饱和度的临床意义 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于单色相机的心血管生理参数检测系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统平台设计 |
| 3.2.1 硬件平台 |
| 3.2.2 成像设备性能 |
| 3.2.3 镜头选取 |
| 3.2.4 波长的选择 |
| 3.2.5 带通滤波片 |
| 3.3 实验过程 |
| 3.4 信号提取 |
| 3.4.1 视频处理及序列图片预处理 |
| 3.4.2 图像分割 |
| 3.4.3 图像配准 |
| 3.4.4 IPPG信号获取 |
| 3.5 信号处理 |
| 3.5.1 小波变换 |
| 3.5.2 自适应滤波 |
| 3.5.3 基于小波分解的自适应滤波 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 点分析 |
| 3.6.2 区域分析 |
| 3.6.3 存在运动伪差情况的讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于彩色相机的心血管参数检测系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统平台设计 |
| 4.3 实验过程 |
| 4.4 信号提取 |
| 4.4.1 人脸检测 |
| 4.4.2 人脸追踪 |
| 4.4.3 肤色检测 |
| 4.4.4 ROI区域选取 |
| 4.4.5 IPPT信号获取 |
| 4.5 信号处理 |
| 4.5.1 盲源分离 |
| 4.5.2 独立成分选取 |
| 4.5.3 信号趋势去除和标准化 |
| 4.6 生理参数的计算 |
| 4.6.1 心率的计算 |
| 4.6.2 血氧值的计算 |
| 4.6.3 心率变异性的计算 |
| 4.7 实验结果 |
| 4.7.1 单人心率实验 |
| 4.7.2 单人心率变异性实验 |
| 4.7.3 单人血氧饱和度实验 |
| 4.7.4 多人多组实验 |
| 4.7.5 不同光照条件实验 |
| 4.7.6 不同拍摄距离实验 |
| 4.7.7 不同方法对比实验 |
| 4.7.8 存在运动伪差情况的讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 改进的自然光条件下的心血管生理参数检测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统平台设计 |
| 5.3 实验过程 |
| 5.4 信号提取 |
| 5.4.1 微弱视频信号放大 |
| 5.4.2 OI区域选取 |
| 5.4.3 RGB三通道IPPG信号的改善 |
| 5.5 信号处理 |
| 5.5.1 经验模态分解 |
| 5.5.2 总体经验模态分解 |
| 5.5.3 主成分分析 |
| 5.5.4 独立成分分析 |
| 5.5.5 信号带通滤波 |
| 5.6 实验结果 |
| 5.6.1 多人实验 |
| 5.6.2 对比实验 |
| 5.6.3 不同光照实验 |
| 5.6.4 存在运动伪差情况的讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
（7）加工中心在机复合式检测系统的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 工件加工质量检测技术的发展 |
| 1.3 加工中心在机检测的研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 课题提出的目的和意义 |
| 1.4.1 三维数字化检测技术 |
| 1.4.2 课题的提出及意义 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 加工中心在机复合式检测系统的结构及工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复合式检测系统的硬件平台 |
| 2.2.1 加工中心简介 |
| 2.2.2 激光干涉仪介绍 |
| 2.2.3 复合式检测装置 |
| 2.3 复合式检测工艺规划 |
| 2.3.1 加工工序和加工特征 |
| 2.3.2 复合式检测判据 |
| 2.4 复合式检测原理 |
| 2.4.1 非接触检测原理 |
| 2.4.2 接触式检测原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 复合式检测系统相关数学模型的建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非接触检测的数学模型 |
| 3.3 接触式检测的数学模型 |
| 3.4 复合式检测数据的融合 |
| 3.4.1 复合式检测相关坐标系的建立 |
| 3.4.2 检测数据的融合 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 复合式检测系统相关参数的标定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 加工中心定位误差的设计与补偿 |
| 4.2.1 基于误差设计的补偿原理 |
| 4.2.2 误差补偿数学模型 |
| 4.2.3 G代码修正流程 |
| 4.2.4 误差补偿实验 |
| 4.3 非接触检测相关参数的标定 |
| 4.3.1 摄像机内参数的标定 |
| 4.3.2 光平面参数的标定 |
| 4.3.3 非接触检测标定实验 |
| 4.4 接触式检测相关参数的标定 |
| 4.4.1 测球等效半径的求解 |
| 4.4.2 测球等效半径标定实验 |
| 4.5 摄像机外参数的标定 |
| 4.5.1 外参数旋转矩阵的求解 |
| 4.5.2 外参数平移向量的求解 |
| 4.5.3 摄像机外参数的标定实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于工件加工特征的检测规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非接触检测的误差补偿 |
| 5.2.1 非接触检测的误差分析 |
| 5.2.2 点云数据的误差补偿 |
| 5.2.3 误差补偿实验 |
| 5.3 点云数据的特征提取 |
| 5.3.1 点云数据特征点的粗提取 |
| 5.3.2 点云数据特征点的精提取 |
| 5.4 基于加工特征的接触式检测路径规划 |
| 5.4.1 检测路径规划的相关参数 |
| 5.4.2 基于检测数据库的自动编程技术 |
| 5.4.3 检测方案验证与结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统软件介绍及检测误差分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统检测软件的设计 |
| 6.2.1 系统软件的组成结构 |
| 6.2.2 检测软件的工作流程 |
| 6.3 检测实例及检测误差分析 |
| 6.3.1 检测实例 |
| 6.3.2 系统检测误差分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表学术论文情况 |
| 攻读博士学位期间申请专利情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）非接触式生理信号检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 基于 IPPG 生理信号检测技术的发展现状 |
| 1.2.1 生理信号检测方法概述 |
| 1.2.2 基于 IPPG 技术生理参数检测的国外发展现状 |
| 1.2.3 基于 IPPG 技术的国内研究现状 |
| 1.2.4 基于 IPPG 技术生理参数检测面临的难题 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 |
| 第2章 成像式光电容积描记技术的理论分析 |
| 2.1 成像式光电容积描记技术的理论基础 |
| 2.1.1 IPPG 技术的生理学基础—脉搏波的形成及其在生理信号检测中的应用 |
| 2.1.2 IPPG 技术的光学理论基础 |
| 2.1.3 IPPG 技术探测信号-光电容积脉搏波的产生 |
| 2.2 成像式光电容积描记系统组成及工作原理 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 系统工作原理 |
| 2.3 成像式光电容积描记系统实现条件 |
| 2.3.1 敏感区域选取 |
| 2.3.2 成像设备性能 |
| 2.3.3 波段的选取 |
| 2.3.4 视频信号处理技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 非接触式血氧饱和度检测系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 血氧饱和度的理论分析 |
| 3.2.1 血氧饱和度 |
| 3.2.2 血氧饱和度测量原理 |
| 3.3 系统平台搭建 |
| 3.3.1 系统硬件平台 |
| 3.3.2 系统软件平台 |
| 3.4 血氧饱和度双波段选取实验研究 |
| 3.4.1 实验方法及过程 |
| 3.4.2 结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 非接触式血氧饱和度检测系统实验研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 实验方法及过程 |
| 4.3 实验结果及讨论 |
| 4.3.1 视频信号预处理 |
| 4.3.2 心率及呼吸率的提取 |
| 4.3.3 脉搏波信号处理过程 |
| 4.4 血氧饱和度经验参数标定 |
| 4.4.1 经验参数标定方法 |
| 4.4.2 经验参数标定实验结果及讨论 |
| 4.5 对比测试结果及性能评价 |
| 4.5.1 对比测试结果 |
| 4.5.2 性能评价 |
| 4.6 实时测量的实现 |
| 4.6.1 Visual C++与 Matlab 的混合编程 |
| 4.6.2 人机互动界面 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于彩色相机的血氧饱和度提取 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 实验装置及过程 |
| 5.2.1 实验装置 |
| 5.2.2 同步参考系统 |
| 5.2.3 实验过程 |
| 5.3 信号处理方法及过程 |
| 5.3.1 视频预处理 |
| 5.3.2 血氧饱和度提取方法 |
| 5.4 实验结果及讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于高速相机的心率变异性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 脉搏变异性的分析方法及评价指标 |
| 6.3 实验系统及信号同步采集实现 |
| 6.3.1 IPPG 系统及参考系统 |
| 6.3.2 信号同步采集实现 |
| 6.4 实验结果及分析 |
| 6.4.1 视频信号处理 |
| 6.4.2 脉搏变异信号时频联合分析对比 |
| 6.4.3 脉搏变异信号时域对比分析 |
| 6.4.4 脉搏变异信号频域对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 IPPG 系统运动伪差消除 |
| 7.1 前言 |
| 7.2 实验方法及过程 |
| 7.3 信号处理及结果 |
| 7.3.1 敏感区域跟踪匹配 |
| 7.3.2 基于独立分量分析的脉搏波信号分离 |
| 7.3.3 基于单通道独立分量分析的脉搏波信号分离 |
| 7.4 实验结果及分析 |
| 7.4.1 运动状态下心率提取结果 |
| 7.4.2 一致性评价 |
| 7.4.3 实验结果讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1. 本文总结 |
| 2. 创新点 |
| 3. 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）CCMT2014展品预览（三）（论文提纲范文）
| 大连机床集团有限责任公司 展位号:N2-201 |
| DLA-20数控车床 |
| DXZD-0002M柔性制造单元 |
| INGERSOLL 850F立式加工中心 |
| INGERSOLL-40H卧式加工中心 |
| INGERSOLLER1270立式加工中心 |
| HDSY-500卧式加工中心 |
| DKX093自动线 |
| DGMA1320工作台移动式定梁龙门数控加工中心机床 |
| DMG MORI 展位号:N1-201 |
| NHC系列高精度卧式加工中心 |
| CTX 450 eocline |
| DMU50 5轴数控万能铣削加工中心 |
| DMG ERGOlineControl |
| DMG MORI CTX车铣加工中心 |
| 济南二机床集团有限公司 展位号:E7-301 |
| APM2040翻板卧式加工中心 |
| 宁波海天精工股份有限公司 展台号:E6-501 |
| GU系列龙门立式加工中心 |
| HU500卧式加工中心 |
| 哈斯数控机械 (上海) 有限公司 展位号:N1-300 |
| DS-30SSY双主轴车削中心 |
| Alfing Kessler Sondermaschinen Gmb H 展台号:N1-824 |
| AL6多主轴加工中心 |
| AM3/AM4模块式机床 |
| 青海华鼎重型机床有限责任公司 展位号:N2-202 |
| C8132C-1数控车轴车床 |
| CHG61250×6/40卧式车铣复合机床 |
| 青海一机数控机床有限责任公司 展位号:N2-202 |
| HMC100S卧式加工中心 |
| HMC63型卧式加工中心机床 |
| 苏州江源精密机械有限公司 |
| TH6216卧式镗铣加工中心 |
| 北京广宇大成数控机床有限公司 展位号:N5-705 |
| 摇篮式五轴联动加工中心 |
| 高精度数控立式磨床 |
| 齐重数控装备股份有限公司 展位号:N2-501 |
| SVTM200×16/12L-MC高精度单柱立式车铣加工中心 |
| HDVTM160×10/8L-MC高精度立式铣车复合加工中心 |
| 无锡泰诺工具有限公司展位号:N3-916 |
| HTM-Ⅱ数控滚刀铲齿车床 |
| HGM-Ⅲ数控铲磨床 |
| 本溪世恒机床有限责任公司 展位号:E7-815 |
| ZB28-12.5B滚丝机 |
| 广州机床厂有限公司 展位号:N3-815 |
| G-240系列全功能数控车床 (带自动上下料机械手) |
| 四川深扬数控机械有限公司 展位号:E7-605 |
| CTM40五轴联动全智能型中走丝线切割机床 |
| 黄山皖南机床有限公司展位号:E6-902 |
| XK6132数控铣床 |
| HMC500卧式加工中心 |
| HMC500卧式加工中心 |
| 武汉格威机械有限责任公司 展位号:N2-802 |
| YK51500数控插齿机 |
| 济南四机数控机床有限公司 展位号:N5-702 |
| MK1320A/3X500数控外圆磨床 |
| MKS1650X2000数控高速端面外圆磨床 |
| 秦川机床集团有限公司展位号:N2-301 |
| YK7230A数控蜗杆砂轮磨齿机 |
| YK7340A成形砂轮磨齿机 |
| YK72150数控磨齿机 |
| 朝阳博文机床有限公司 (朝阳机床厂) 展位号:N5-918 |
| MK72600数控磨头移动式立轴距台平面磨床 |
| M72500磨头移动式立轴矩台平面磨床 |
| 金华市纳百川机械有限公司 展位号:N5-906 |
| NBS2000CNC5数控拉刀刃磨床 |
| 丹东富田精工机械有限公司 展位号:N3-751 |
| CKA15-F2数控车床 |
| 宁夏银川大河数控机床有限公司 展位号:N5-101 |
| 2 MK2218YS高档珩磨机床 |
| 宁波天瑞精工机械有限公司 展位号:E6-801 |
| VF系列龙门式高精度高速综合加工机 |
| 浙江金汤机床有限公司展位号:N3-953 |
| CK9650/500盘类精密专用数控车床 |
| 南京威克曼科技实业有限公司 展位号:E7-812 |
| VL1530H400激光切割机 |
| 大连三垒机器股份有限公司 展位号:E6-805 |
| SHW100立卧转换五轴联动加工中心 |
| SVW 80立式五轴联动加工中心 |
| 北京德铭纳精密机械有限公司 展位号:N5-751 |
| MICRA 10系列钻头刃磨机 |
| BT—80型数控工具沟槽磨床 |
| 哈尔滨精达测量仪器有限公司 展位号:N2-813 |
| JE152型齿轮测量中心 |
| 青岛合泰仪器工具有限公司 展位号:L4-212 |
| 1 0 0 3 (TSL) 系列回转工作台 |
| 上海大量电子设备有限公司 展位号:L4-212 |
| TP-40C+8WPC-C中走丝线切割机床 |
| 上海金衡数控设备有限公司 展位号:N5-823 |
| JH4540-4X小型多头圆柱雕刻机 |
| JH4040K模具雕刻机 |
| 和和机械 (张家港) 有限公司 展位号:N7-912 |
| SLT-152Fiber1000镭射切割机 |
| 四川富临集团成都机床有限责任公司 展位号:N5-602 |
| 2 MK6020/5L5轴5联动数控工具磨床 |
| MK2710数控复合磨床 |
| MK2320B数控内圆端面磨床 |
| 广州数控设备有限公司展位号:Not-602 |
| 搬运机器人———上下料 |
| 焊接机器人 |
| 2 5 i铣床加工中心数控系统 |
| 9 8 8 TA车削中心数控系统 |
| 约翰内斯·海德汉博士公司 展位号:N1-002 |
| LC 200封闭光栅尺 |
| 封闭光栅尺LC1X5 |
| 绝对式旋转编码器ROQ437F |
| 绝对式角度编码器RCN |
| 新一代测头系统TS及TT系列 |
| 上海松德数控刀具制造有限公司 展位号:L2-003 |
| 微米镗刀 |
| 高精度的HSK刀柄系统 |
| 可调式端面环槽刀 |
| 台州威龙数控刀刃具制造有限公司 展位号:L2-303 |
| 1 6 ERAG60 EM20螺纹刀片 |
| Z3D25-32-WC04可换刀片 |
| STCR2020-27霸王外圆切槽刀杆 |
| 大连光洋科技工程有限公司 展位号:N2-502 |
| GRT400-V单轴转台 |
| GDME系列磁感应式编码器 |
| 苏州新火花机床有限公司 展位号:E7-603 |
| M332S普及型中走丝线切割机 |
| SPM430C数控镜面电火花成型机 |
| 苏州三光科技股份有限公司 展位号:E7-607 |
| LA500A精密数控浸水式慢走丝线切割机 |
| 江苏亚威机床股份有限公司 展位号:E7-401 |
| HPMS-30510-FMC数控冲剪复合柔性生产线 |
| HPML-30510数控冲割复合加工机 |
| 无锡锡锻机床有限公司展位号:E7-512 |
| PDH-110/3100伺服数控液压折弯机 |
| SPD-20032双电伺服数控转塔冲床 |
| 江苏扬力集团有限公司展位号:E7-302 |
| YHB1032型电液伺服泵控数控折弯机 |
| EP20-型全电伺服数控转塔冲床 |
| 泰安华鲁锻压机床有限公司 展位号:E7-501 |
| KJPJ-20×1000数控全自动板料矫平、坡口加工、卷制成形线 |
| 玉环方博机械有限公司展位号:E7-503 |
| 多工位多压头压力机 |
| 山东科力光电技术有限公司 展位号:E7-456 |
| BLPS型激光安全保护装置 |
| T4型安全光幕 |
| 德国布里斯滚珠丝杠有限公司 |
| 大型重载丝杠 |
| 瓦房店天久轴承科技有限公司 展位号:N2-923 |
| 四川普什宁江机床有限公司 展位号:E6-405 |
| CMK0220II CNC小型精密数控排刀车床 |
| CKN1120V CNC纵切自动车床 |
| 山东新安凯科控科技有限公司 展位号:N3-552 |
| SQC385数控纵切车铣复合自动车床 |
| 南京翼马数控机床有限公司 展位号:N3-952 |
| ET-400全功能数控车床 |
| 台州美日机床有限公司展位号:N5-616 |
| MR-Q10锯片磨齿机 |
| 杭州开兰重工机械有限公司 展位号:N3-913 |
| KLCNC-110数控高速金属切断圆锯机床 |
| KLK50-1000精密数控车床 |
| 惠州市博赛数控机床有限公司 展位号:E7-251 |
| PSCNCXY1250数控金属旋压机 |
| PSCNCSXY600双旋轮数控金属旋压机 |
| 山东泰丰宝源数控机床附件有限公司 |
| CAPTO刀柄 |
| HSK63A-FMB32-550高速减震面铣刀柄 |
| 欧权科技股份有限公司展位号:N1-002 |
| BT40、BT50型ATC换刀机构 |
| 海伦博大振动时效设备有限公司 展位号:E6-823 |
| VSR—A智能频谱消除应力系统 |
| 北京易通电加工技术研究所 展位号:E7-928 |
| ET-DS系列手提电火花机 |
| 航天科工惯性技术有限公司 展位号:N3-803 |
| DP1200数显表 |
| DP700数显表 |
| 天津第一机床总厂 展位号:N2-101 |
| YKH2035数控螺旋锥齿轮磨齿机 |
| YK5132C数控插齿机 |
| YKW2935数控万能弧齿锥齿轮拉齿机 |
| 上海昱安科贸有限公司展位号:N1-206 |
| Eco Compact 20自动上下料整机 |
（10）基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究的背景 |
| 1.1.2 论文研究的意义 |
| 1.2 半挂汽车列车制动时序的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外制动时序研究现状 |
| 1.2.2 国内制动时序研究现状 |
| 1.3 半挂汽车列车制动时序检测技术的研究现状 |
| 1.3.1 制动时序国家标准的制定和实施 |
| 1.3.2 制动时序检测技术国外研究现状 |
| 1.3.3 制动时序检测技术国内研究现状 |
| 1.4 立体视觉汽车检测技术的研究现状 |
| 1.4.1 立体视觉概述 |
| 1.4.2 立体视觉在汽车检测技术领域的应用和进展 |
| 1.5 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 汽车制动时序检测理论及方案研究 |
| 2.1 制动时序测量目标的确定 |
| 2.1.1 滑移率与路面附着系数的关系 |
| 2.1.2 基于车轮滑移率的制动时序测量目标 |
| 2.1.3 影响车轮滑移率识别的关键因素 |
| 2.2 基于视觉测量的车轮滑移率测量模型建立 |
| 2.2.1 车轮滑移率计算模型 |
| 2.2.2 圆形标识运动轨迹拟合 |
| 2.2.3 汽车列车曲线行驶矫正模型 |
| 2.3 双目立体视觉测量模型 |
| 2.3.1 平行双目立体视觉测量原理 |
| 2.3.2 平行双目视觉系统精度分析 |
| 2.4 制动时序视觉检测系统方案设计 |
| 2.4.1 制动时序视觉检测系统整体布局 |
| 2.4.2 制动时序视觉检测系统检测流程 |
| 2.4.3 制动时序视觉检测系统控制方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 制动时序视觉检测系统图像处理算法研究 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 图像对比度增强 |
| 3.1.2 基于维纳滤波的圆形标识运动模糊复原 |
| 3.1.3 图像伪中值双边滤波去噪 |
| 3.1.4 图像拉普拉斯锐化 |
| 3.2 基于改进Canny算法的圆形标识边缘检测 |
| 3.2.1 传统Canny边缘检测 |
| 3.2.2 拓展梯度方向与Otsu自适应阈值的改进Canny算法 |
| 3.3 基于Hough变换的圆形标识特征提取 |
| 3.3.1 基于Hough变换的椭圆检测研究进展 |
| 3.3.2 最小二乘与Hough变换融合的圆形标识特征提取 |
| 3.4 基于对极几何约束的圆形标识归一化互相关立体匹配 |
| 3.4.1 立体匹配方法概述 |
| 3.4.2 对极几何约束 |
| 3.4.3 基本矩阵和极线方程 |
| 3.4.4 基于对极几何约束关系的NCC立体匹配算法 |
| 3.5 圆形标识中心坐标三维重建 |
| 3.5.1 三维重建模型 |
| 3.5.2 三维重建过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 制动时序视觉检测系统标定与精度检定试验研究 |
| 4.1 非线性成像模型建立 |
| 4.1.1 参考坐标系 |
| 4.1.2 线性成像模型 |
| 4.1.3 非线性成像模型 |
| 4.2 视觉检测系统摄像机标定理论及优化 |
| 4.2.1 张正友平面模板标定法 |
| 4.2.2 张正友标定法优化理论分析 |
| 4.2.3 基于PSO-LM组合优化策略的改进张正友标定法 |
| 4.3 摄像机标定试验及结果对比分析 |
| 4.3.1 标定试验设备安装及调试 |
| 4.3.2 标定试验过程及参数误差对比分析 |
| 4.4 基于车轮动态模拟的视觉系统精度检定试验研究 |
| 4.4.1 硬件结构组成 |
| 4.4.2 检定方法及流程 |
| 4.4.3 动态检定试验及误差分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 汽车制动时序视觉检测系统开发及实车试验 |
| 5.1 汽车制动时序视觉检测系统结构组成 |
| 5.1.1 检测系统的硬件部分 |
| 5.1.2 汽车制动时序检测系统软件设计 |
| 5.2 汽车制动时序视觉检测系统实车试验研究 |
| 5.2.1 实车试验目的及试验条件 |
| 5.2.2 实车试验内容及步骤 |
| 5.2.3 同一车型重复性试验 |
| 5.2.4 测量结果标准不确定度评定 |
| 5.2.5 多种车型普适性试验 |
| 5.2.6 试验误差因素分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
四、珩磨过程中非接触式主动检测系统（论文参考文献）
- [1]发动机主要零件的加工工艺和设备(二)[J]. 朱廷福,张会文. 组合机床与自动化加工技术, 1997(02)
- [2]基于在线测量系统的区域修珩工艺及实验研究[D]. 王宇航. 兰州理工大学, 2018(09)
- [3]基于机器视觉和光谱成像技术的苹果外部品质检测方法研究[D]. 张保华. 上海交通大学, 2016(03)
- [4]珩磨过程中非接触式主动检测系统[J]. З.Ш.Гейллер,邵仁斋. 国外组合机床, 1975(S2)
- [5]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2017(06)
- [6]心血管生理参数非接触式检测关键技术研究[D]. 范强. 武汉大学, 2017(03)
- [7]加工中心在机复合式检测系统的关键技术研究[D]. 李鹏. 大连海事大学, 2012(03)
- [8]非接触式生理信号检测关键技术研究[D]. 孔令琴. 北京理工大学, 2014(04)
- [9]CCMT2014展品预览（三）[J]. 中国机床工具工业协会传媒部. 世界制造技术与装备市场, 2014(01)
- [10]基于滑移率辨识的汽车制动时序视觉检测系统研究[D]. 吴岛. 吉林大学, 2020(08)