一、基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究（论文文献综述）
周静[1]（2020）在《基于自动分析技术的心音分类方法研究》文中进行了进一步梳理心音信号分析在心血管疾病的临床检测及体检中起着重要的作用。心音信号分析中最常用的方法为自动分析技术,主要包括降噪、分割、特征提取及分类等核心步骤。本文对心音自动分析技术进行了分析,并对存在的难点进行了深入研究,主要工作可概括如下:（1）在降噪算法的研究中,本文首先研究了基于小波的降噪方法,并提出了一种基于coif-5的小波自适应降噪方法。然而,实际中的噪声往往具备非平稳、混沌等特性,心音小波系数大于噪声小波系数的理论并不完全严格,且基于小波降噪方法无法追踪噪声变化,在长时采集心音中提取的阈值参数易出现错误。因此,本文进一步提出了一种融合改进最小值控制递归平均和最优修正对数谱幅度估计的心音降噪方法,采用短时窗平滑动态追踪及估计噪声最小值,通过最小化干净心音与估计的干净心音的差异来最大限度的抑制噪声。实验结果验证了提出算法的有效性。（2）本文对阈值分割和基于隐马尔可夫模型的方法进行了研究。阈值分割的优点是算法复杂度低,在高实时性处理系统中更适用。本文提出了一种基于非平稳系统辨识原理的包络提取新方法,通过心音短时平稳性强于噪声短时平稳性的特点,顺序辨识心音帧的非平稳相关性,从而获得更有效的特征包络。然而,阈值分割精度往往随信噪比降低而降低,故进一步提出了一种基于个性化高斯混合模型和时间相关的隐马尔可夫模型,通过高斯混合模型来约束隐马尔可夫模型。为了避免时域特征模糊造成分割成分的判别错误,采用卷积神经网络对基础心音Mel频率倒谱系数的优化特征进行分类,优先判别出S1和S2分割段,再明确心动周期其余成分。最终,提出算法在Challenge 2016测试数据集下获得了92.93%的分割精度,较现阶段的其他算法效果更好。（3）心音分类是分析系统的最终目的,本文主要研究正常与异常心音分类。本文提出了一种基于多特征融合的非线性径向基支持向量机心音分类方法。其中,采用Challenge2016数据集构建训练集与测试集,采用和鲸社区上载数据作为验证集,提取各心音记录的时域时长、幅度、能量、频谱以及峰度等420维特征,采用主成分分析进行降维获得271维主要特征。在非线性径向基支持向量机下测试集准确率为82.39%,验证集准确率为80.44%,测试集灵敏度与特异性总体得分为0.8629。
李恒凯[2]（2020）在《眼底视网膜血管分割的图像处理技术研究》文中指出视网膜眼底图像中的血管形态是判断青光眼、高血压、糖尿病视网膜病变等疾病的重要指标。视网膜血管分割的准确性直接影响到视网膜图像分析的质量,而视网膜图像分析是现代眼科诊断方法的重要组成部分。由于临床上对于彩色眼底图像识别效率不高,容易受环境以及医生本身经验的影响,本文采用基于深度学习的语义分割技术实现对视网膜血管的精确分割。针对彩色眼底图像视网膜血管分割问题,本文重点从眼底图像血管增强与改进U-Net网络模型两方面进行了研究。主要做了以下内容的研究:（1）针对视网膜血管特点,本文对视网膜血管增强进行了深入研究。通过结合不同图像增强算法的特点完成对视网膜血管的增强,本文首先采用基于直方图均衡化的方法提高图像的质量并保持局部细节特征,增强血管与背景的对比度。然后采用MSR算法增强血管图像的大部分细节特征,同时降低减少噪声的干扰采用小波算法选取合适的阈值与阈值函数,有效地减少视网膜图像中幅值较大的噪声,得到比较清晰的视网膜血管图像。（2）针对视网膜图像的血管提取过程,血管与背景对比度不明显导致提取精度下降的问题,首先采用了一种低维特征信息增强的改进U型卷积神经网络模型。由于U-Net网络在训练过程中图像低维细节信息将逐级削弱,在U-Net中扩张路径的特征图与收缩路径同级上的特征图融合前,先与它上一层级的特征图进行融合,即通过一个特征融合模块,进一步优化了提取结果的边缘提取精度。同时在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以达到在不增加额外参数的情况下扩大视网膜图像特征映射的感受野下,保留多尺度的血管特征和更多图像细节,尤其对于分割眼底视网膜中较小的血管,这样也将有效地防止眼底视网膜血管图像在训练时产生过拟合。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,本文所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之传统U-Net算法有所提高,也优于其他分割算法。
张文建[3]（2016）在《基于X射线的食品异物图像的边缘检测算法研究》文中指出食品安全事关人类健康,食品异物检测在食品加工中具有重要意义。而X射线是目前广泛应用的方法,而X射线食品异物检测的精度及可靠性则取决于X射线食品异物图像的识别。本文研究工作聚焦X射线食品异物检测图像的边缘检测处理硬件和软件系统。首先建立了由X射线发生装置、X射线探测器单元、传动机械装置、图像采集卡和计算机等组成的实验硬件系统。然后基于改进的Canny算子探索了边缘检测技术。Canny算子把检测问题转换为检测单位函数极大值的问题,先对信号使用高斯滤波器进行平滑滤波,以过滤噪声,然后选定双阈值提取边缘。本文针对Canny算子有阈值需要手工选取的缺点提出一种在这基础上改进了的边缘检测算法,该算法能够根据图像自身特点自适应地调整阈值,使选取的边缘能够最大程度的保留异物边缘的同时去除其他边缘,减少目标筛选工作量。本文还探索了对X射线图像的亚像素级的边缘检测。实现了基于拟合内插的Hessian矩阵法和基于曲面拟合Zernike正交矩法,并对这两种方法进行了试验。本文最后还探索了基于聚类算法的边缘检测算法,K-means聚类算法和meanshift聚类算法,试验表明,meanshift算法能够很好的保留边缘的细节,并对噪声有一定的抗干扰能力,适合应用在X光机食品图像的边缘检测中。本文最终应用支持向量机方法,实现了异物识别软件的功能设计。
狄帅[4]（2014）在《基于FPGA的输送带表面超声检测系统开发》文中指出输送带纵向撕裂是胶带失效的主要形式,会导致重大的经济损失。然而,现有的输送带纵向撕裂检测技术还不能有效地预防胶带纵向撕裂,研制一种新型的能预防输送带纵向撕裂的检测系统仍然是一项具有挑战的研究课题。因此,本文提出了一种基于FPGA的通过检测输送带表面变化来预防输送带纵向撕裂的超声自动化无损检测方法,研究成果主要包括：1、分析了输送带表面超声检测系统的原理,给出了检测系统总体结构组成；对超声换能器参数、类型进行了选择,对所需的换能器数量进行了计算；从温度、脉冲计数法、多普勒效应和超声串扰等方面分析了如何提高系统测量精度。2、在QuartusⅡ环境下,使用Verilog HDL语言设计了基于FPGA的Gold码伪随机超声激励信号、渡越时间互相关运算和上位机的串口通信程序；通过该测距系统分频器、计数模块的仿真,实现了在Cyclone II系列的EP2C8Q208C8N芯片的FPGA开发板集成超声测距模块、LCD显示模块的单路超声测距硬件系统；对设计的系统进行了测距实验分析,证明了设计的单路测距系统的可行性。3、FIR数字滤波器的设计采用了从"MATLAB"到"FPGA"再到"MATLAB"的设计方式,使用MATLAB采用最优化设计法设计了FIR低通数字滤波器,对基于高斯包络余弦模型的超声回波信号进行了噪声滤除。借助于MATLAB强大的信号产生和处理能力,使用ISE设计了基于P核的FIR低通数字滤波器,并作为对比证明了所设计的滤波器具有良好的滤波性能。4、为了获取全面准确的输送带表面信息,借鉴海底超声形貌探测原理,对输送带表面形貌的重构进行了分析,提出了输送带表面形貌的重构方法和三维数据坐标的对应方式,并借鉴相阵成像原理,对换能器的布置方式、横向和纵向分辨率的提高等进行了分析。
陈建,孙晓颖,林琳,王波[5]（2012）在《一种高精度超声波到达时刻的检测方法》文中认为针对超声波到达时刻精密测量的要求,提出一种超声波达到时刻精确检测算法。采用数字处理技术,利用A/D转换数据,根据超声信号达到最大值经过的周期数,确定超声到达判断的门限电平,通过直线拟合方法计算出超声波到达时刻。该方法采用动态阈值,克服了采用固定门限电平受信号幅度影响的缺点。该方法仅通过简单搜索和数学运算,在较低信号采样率条件下,能够实现ns级精度的检测,为测距、目标跟踪定位、流量检测等高精度超声波检测提供一种计算量低、精度高的检测方法。试验与仿真结果验证了该方法具有较高的精度和实时性。
胡春海[6]（2004）在《光纤荧光温度传感器理论和实验研究》文中研究指明温度检测不论在科学上还是在工程技术上一直是一个重要的研究领域。工业工程、生物医学监测和环境调节系统等依靠精确可靠的温度信息以保证系统有效、可靠地运行。特别在一些难以接近或恶劣的环境，如射频辐射或其它电磁噪声干扰环境下，需要光学传感器进行温度测量，这其中就包括光纤荧光温度传感器，光纤荧光温度传感系统是这个领域的前沿课题。本研究以寻求新的荧光温度敏感材料，满足不同的应用条件，提高系统的可靠性和灵敏度为目标。系统以发光二极管作为激发光源，在系统的组态、控制方式、寿命上比传统的方法具有诸多优点。配以光纤技术构成的光纤荧光温度传感器，测量方式可以是接触式，也可以是非接触式，实现温度的在线检测。本文主要进行了如下的研究工作：（1）基于电子跃迁理论论述了荧光材料作为温度敏感介质的机理，介绍了固体激光晶体、稀土化合物和稀土离子掺杂的光纤的温度敏感特性，实验研究了稀土化合物用可见光波段的激励光激发荧光的性能；通过对了几种光源特性的比较，确定以LED作为激励光源。（2）由于荧光较弱，以及光纤、透镜、滤光片的损耗，对系统的光学配置方式及组合进行了研究，设计了高荧光收集效率的探头形式。（3）在时域和频域上进行了微弱荧光信号的寿命检测的研究。在频域上给出了激发光和荧光以及与温度相关两种实施方案的数学模型，对于激励光和荧光混杂的情况，确定光源的调制频率和系统采样频率的选择原则。在时域上，对荧光寿命的相敏检测技术进行了研究，提出了一种基于希尔伯特变换的相敏检测方法，建立了检测方法的数学模型，该方法省去了低通滤波器，并且对激励光泄漏有一定的抑制作用。由于激励光采用正弦波驱动，产生的荧光也是一个正弦信号，周期与激励光相同，但在相位上滞后于激励光，采用激励光和荧光互相关和混沌理论相结合的方法，对符合正弦规律的微弱的荧光信号进行检测，提高了系统的信噪比。研究了多荧光信号组合的检测原理方法，采用PRONY代数方法，不经过迭代可分解出组合曲线中的多个荧光寿命。（4）设计了一种基于LED光源的荧光温度检测系统，给出了各个环节的传递模型和噪声模型。为了提高检测电路的分辨率，设计了一种双锁相环电路，分析论述了其电路工作原理。由微控器控制整个系统的运行。（5）对光纤荧光温度传感系统进行了实验研究，包括几种荧光材料的吸收谱和发射谱，LED<WP=5>的光谱特性，双锁相环电路的测试以及温度和荧光寿命的对应关系的实验等。
华云松[7]（2003）在《热带连轧辊型在线检测技术的理论与实验研究》文中认为实现自由规程轧制，提高轧机的生产效率和灵活性；发展板形控制技术，提高板形质量是现代板带轧机重要的技术发展方向。工作辊在线磨辊（ORG）技术，就是基于实现自由规程轧制和提高轧机板形控制能力要求发展起来的一项新技术。为了将轧辊在线修磨到所要求的形状，需要对磨辊前后的辊型进行检测，因此辊型在线检测（OPM）技术应运而生，并得到了很大发展。辊型在线检测是指在轧机正常运转的情况下，对轧辊的表面形状进行检测。对热轧而言，辊型是实现板形控制的重要条件。实时、精确地检测出热连轧机轧辊辊型，从而实现对轧辊进行准确的在线修磨，是实现热连轧机自由规程轧制、提高产品质量和轧机效能的关键所在。因此，近年来，辊型在线检测已成为提高热连轧机轧后带材板形质量的一项关键技术。宝山钢铁公司热轧厂1580热连轧精轧机组引进了在线磨辊装置，但没有同时引进配套的辊型在线检测系统。本文以《1580热轧辊型在线检测装置研制》课题为依托，对热轧辊型在线检测系统进行了研制，同时对辊型在线检测技术进行了理论和实验研究。在1580热连轧机在线磨辊装置上预留的OPM安装位置，研制了一种辊型在线检测用的径向运动和定位装置，该装置既可安装电涡流测距传感器又可安装超声波测距传感器。与原有的OPM径向运动和定位方案相比，该装置还具有在每次测量前可对各传感器分别进行标定，并能将各传感器调整至测量最佳工作位置的优点。热轧环境恶劣，生产现场干扰大，辊型测量精度要求高，在对国内、外现有的辊型在线检测方式进行分析比较的基础上，选择了超声波和电涡流测距仪式辊型在线检测方式作为研究对象，针对这两种辊型检测方式进行了原理分析和实验比较，最后选用电涡流测距仪式辊型在线检测方式。组建了辊型在线检测系统。该系统利用工控机上的软件系统通过数据传输系统在测量前对径向运动和定位系统进行控制，以实现传感器在测量前的标定和在传感器到达测量最佳距离时锁紧的精确闭环控制；在开始测量后，可采用自动采集或触发采集的方式来进行传感器的数据采集。建立了简易和模拟工况实验系统。在模拟工况下对辊型在线检测中影响测量精度的因素进行了详尽的实验研究，确定出了各种影响因素对检测结果的影响程度。在对影响测量精度的各种因素进行详细分析的基础上，对各种影响因素进行了误差分离与补偿理论的研究。在此基础上，制定了辊型的在线检测策略。在理论研究中提出了一种直线度误差分离新方法。该方法用单个测距传感器采用等间隔离散采样分别测量倾斜安装轧辊上特定位置的两条素线，通过模型计算将测量结果中导轨与轧辊素线的直线度误差分别分离出来。 <WP=5>在数据处理方面，除了采用在误差分离与补偿基础上提出的基于最小二乘圆法的辊型处理方法外，还提出了采用动态零基准和谱分析来提高辊型在线检测精度的方法，并对这两种方法处理后的辊型进行了分析和比较。
胡春海[8]（2000）在《基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究》文中研究指明介绍一种采用双阈值法消除由于信号衰减引起幅度变化所产生的测距误差，从而实现精确超声测距。结合机械扫描，完成了辊型的在线检测。
二、基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究（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、基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究（论文提纲范文）
（1）基于自动分析技术的心音分类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的目的及意义 |
| 1.4 自动分析技术心音识别的系统框架 |
| 1.5 本文研究的内容及组织安排 |
| 1.5.1 本文的研究内容 |
| 1.5.2 本文的组织安排 |
| 第二章 心音信号的产生与分析 |
| 2.1 心音信号的产生机理 |
| 2.1.1 心脏的结构 |
| 2.1.2 心音源成分的产生 |
| 2.1.3 心音的传导 |
| 2.2 心音信号的组成及特点 |
| 2.3 心音信号的采集与噪声 |
| 2.3.1 心音信号的采集 |
| 2.3.2 心音信号的噪声环境 |
| 2.4 心音数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 噪声动态估计下的心音降噪 |
| 3.1 基于小波变换的心音降噪 |
| 3.1.1 小波降噪的关键参数 |
| 3.1.2 心音信号的小波分解 |
| 3.1.3 小波系数的阈值化处理 |
| 3.2 基于IMCRA-OMLSA的心音降噪 |
| 3.2.1 IMCRA-OMLSA降噪算法的基本框架 |
| 3.2.2 基于OMLSA的心音降噪 |
| 3.2.3 基于IMCRA的噪声估计 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 实验结果的主观分析 |
| 3.3.2 实验结果的客观评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于时间相关性隐马尔可夫模型与卷积神经网络的心音分割 |
| 4.1 基于阈值的包络分割 |
| 4.1.1 非平稳性系统辨识原理 |
| 4.1.2 基于系统辨识的包络提取 |
| 4.1.3 自适应阈值及分割点的判定 |
| 4.1.4 实验结果及分析 |
| 4.2 基于PGMM-DHMM的心音分割 |
| 4.2.1 面向心音信号的HMM与DHMM |
| 4.2.2 心动周期的提取 |
| 4.2.3 心音信号的高斯建模 |
| 4.2.4 实验结果及分析 |
| 4.3 基于PGMM-DHMM与CNN的心音分割 |
| 4.3.1 心音信号MFCC提取的一般方法 |
| 4.3.2 心音信号MFCC特征提取的优化 |
| 4.3.3 面向S1和S2的分类器 |
| 4.3.4 FHS分类的结果与分析 |
| 4.3.5 联合CNN的心音分割结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于支持向量机的正常与异常心音分类 |
| 5.1 用于分类的实验数据说明 |
| 5.2 心动周期特征的提取 |
| 5.3 基于主成分分析法的特征降维 |
| 5.4 基于SVM正常与异常分类器的设计 |
| 5.4.1 SVM的基本原理 |
| 5.4.2 SVM的核函数及参数选取 |
| 5.5 分类结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要贡献及创新点 |
| 6.2 进一步工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）眼底视网膜血管分割的图像处理技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 基于窗口处理的方法 |
| 1.2.2 基于分类的方法 |
| 1.2.3 基于跟踪的方法 |
| 1.2.4 非监督方法 |
| 1.2.5 监督方法 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 相关技术及研究 |
| 2.1 眼底视网膜结构 |
| 2.1.1 眼底结构基础 |
| 2.1.2 眼底图像公开数据集 |
| 2.2 数字图像相关技术 |
| 2.2.1 图像通道提取与分析 |
| 2.2.2 图像平滑技术 |
| 2.3 语义分割的相关技术研究 |
| 2.3.1 Alex Net网络 |
| 2.3.2 VGGNet网络 |
| 2.3.3 全卷积网络(FCN) |
| 2.3.4 Res Net网络 |
| 2.4 语义分割的性能指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视网膜图像增强技术 |
| 3.1 图像增强的基本理论 |
| 3.2 基于直方图均衡化的图像增强 |
| 3.3 基于Retinex理论的图像增强 |
| 3.3.1 单尺度Retinex算法 |
| 3.3.2 多尺度Retinex算法 |
| 3.4 基于小波变换的图像增强 |
| 3.4.1 小波变换的基本原理 |
| 3.4.2 小波阈值降噪法 |
| 3.4.3 阈值函数的选取 |
| 3.5 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于U-Net的分割网络 |
| 4.1 U-Net网络结构 |
| 4.2 U-Net相关策略 |
| 4.3 数据集处理 |
| 4.4 网络训练 |
| 4.5 损失函数 |
| 4.6 结果对比与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于改进U-Net网络的视网膜血管分割 |
| 5.1 CDCM模块 |
| 5.1.1 空洞卷积 |
| 5.1.2 级联空洞卷积模块(CDCM) |
| 5.2 U-Net网络设计方案 |
| 5.3 结果分析与评价 |
| 5.3.1 主观分析 |
| 5.3.2 客观分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于X射线的食品异物图像的边缘检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 X光在食品异物检测的应用国内外研究现状 |
| 1.3 边缘检测 |
| 1.3.1 边缘检测的概念 |
| 1.3.2 边缘检测研究的现状 |
| 1.4 本文的主要工作和内容安排 |
| 第二章 系统硬件设计 |
| 2.1 X射线图像特征 |
| 2.2 系统整体设计 |
| 2.3 X射线扫描装置 |
| 2.3.1 X射线发生器 |
| 2.3.2 X射线探测器 |
| 2.4 机械传输及控制装置 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 边缘检测算法研究 |
| 3.1 边缘检测算子概述 |
| 3.1.1 边缘检测算子基本原理 |
| 3.1.2 边缘检测基本步骤 |
| 3.2 经典算子 |
| 3.2.1 Roberts算子 |
| 3.2.2 Sobel算子 |
| 3.2.3 Prewitt算子 |
| 3.2.4 LoG算子 |
| 3.2.5 Zerocross边缘检测算子 |
| 3.3 传统Canny算子 |
| 3.3.1 Canny准则 |
| 3.3.2 Canny算子检测方法 |
| 3.3.3 传统Canny算子的缺陷 |
| 3.4 改进的Canny算子 |
| 3.5 亚像素级边缘检测 |
| 3.5.1 Hessian矩阵法 |
| 3.5.2 Zernike正交矩亚像素边缘检测方法 |
| 3.6 聚类算法 |
| 3.6.1 K-means算法 |
| 3.6.2 Meanshift聚类算法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 异物识别软件设计 |
| 4.1 软件通信设计 |
| 4.2 识别算法设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 食品图像检测试验 |
| 5.1 经典算子实验结果与分析 |
| 5.2 改进Canny算子试验 |
| 5.3 亚像素边缘检测试验 |
| 5.3.1 Hessian矩阵法的实现 |
| 5.3.2 Zernike正交矩边缘检测的实现 |
| 5.4 聚类算法边缘检测试验 |
| 5.4.1 K-means方法的实现 |
| 5.4.2 Meanshift算法实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（4）基于FPGA的输送带表面超声检测系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 输送带表面超声检测的提出及现实意义 |
| 1.3 国内外相关技术的研究现状 |
| 1.3.1 输送带表面形貌检测与超声成像技术研究现状 |
| 1.3.2 超声测距与超声串扰技术研究现状概述 |
| 1.3.3 超声检测中FPGA的应用与发展现状 |
| 1.3.4 FIR数字滤波器的MATLAB与FPGA实现 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 超声检测系统总体设计及理论分析 |
| 2.1 系统工作原理及组成 |
| 2.2 系统总体结构组成 |
| 2.3 超声换能器的选择 |
| 2.3.1 超声换能器参数选择 |
| 2.3.2 换能器数量和布置方式的确定 |
| 2.4 影响超声测距精度的因素分析 |
| 2.4.1 温度对声速的影响 |
| 2.4.2 声循环多次脉冲反射法 |
| 2.4.3 多普勒效应对测量精度的影响 |
| 2.4.4 超声串扰抑制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于FPGA的测距系统设计 |
| 3.1 FPGA简介 |
| 3.1.1 FPGA简介 |
| 3.1.2 FPGA的优点 |
| 3.1.3 FPGA的开发软件 |
| 3.1.4 FPGA的开发语言 |
| 3.1.5 FPGA的设计流程 |
| 3.2 FPGA在测距系统中相关功能的设计 |
| 3.2.1 Gold伪随机序列信号的设计与调制 |
| 3.2.2 回波识别与互相关运算设计 |
| 3.2.3 异步串行接口(UART)设计 |
| 3.3 单路测距系统的FPGA模块设计与硬件实现 |
| 3.3.1 测距系统使用的硬件 |
| 3.3.2 数字锁相环模块 |
| 3.3.3 分频器模块 |
| 3.3.4 计数模块 |
| 3.3.5 数据运算模块 |
| 3.3.6 LCD1602驱动模块 |
| 3.3.7 异步串口通信模块 |
| 3.3.8 FPGA总体模块布局 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 基于FPGA与MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真 |
| 4.1 数字滤波器基础 |
| 4.1.1 FIR滤波器简介 |
| 4.1.2 字长效应对滤波器设计的影响 |
| 4.2 基于高斯包络的余弦模型的超声回波信号的产生 |
| 4.3 FIR滤波器的MATLAB设计 |
| 4.3.1 MATLAB在FPGA设计中的作用 |
| 4.3.2 窗函数法与最优化设计法 |
| 4.3.3 FIR滤波器的MATLAB设计 |
| 4.3.4 FIR滤波器的MATLAB仿真 |
| 4.4 FIR滤波器的FPGA设计 |
| 4.4.1 基于IP核的FIR滤波器设计 |
| 4.4.2 FIR滤波器的的Modelsim仿真 |
| 4.5 MATLAB对ISE仿真数据的分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 表面形貌重构分析 |
| 5.1 输送带表面形貌重构分析 |
| 5.2 输送带表面形貌重构方法 |
| 5.2.1 输送带表面形貌重构方法的提出 |
| 5.2.2 空间分辨率问题 |
| 5.2.3 输送带表面超声检测系统流程与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要工作 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）一种高精度超声波到达时刻的检测方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 超声波达到时刻的精确检测算法 |
| 2.1 超声数据采集系统 |
| 2.2 超声波达到时刻检测方法 |
| 2.3 误差分析 |
| 3 性能分析及应用 |
| 4 结论 |
（6）光纤荧光温度传感器理论和实验研究（论文提纲范文）
| 摘 要 |
| Abstract |
| 第一章 绪 论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 光纤温度传感器的发展概况 |
| 1.2.1 光纤温度传感器的特点 |
| 1.2.2 光纤温度传感器的分类 |
| 1.3 光纤荧光温度传感器的分类 |
| 1.3.1 光纤荧光强度型温度传感器 |
| 1.3.2 光纤荧光强度比型温度传感器 |
| 1.3.3 光纤荧光寿命型温度传感器 |
| 1.4 光纤荧光温度传感器发展现状 |
| 1.4.1 光纤荧光强度型温度传感器发展现状 |
| 1.4.2 光纤荧光强度比型温度传感器发展现状 |
| 1.4.3 光纤荧光寿命型温度传感器发展现状 |
| 1.5 课题研究的目的和意义 |
| 1.6 课题来源和主要研究内容 |
| 第2章 光纤荧光温度传感机理及特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 荧光或磷光的产生机理 |
| 2.3 固态激光材料的敏感机理 |
| 2.3.1 Cr3+离子的光谱 |
| 2.3.2 低场强晶体中Cr3+的荧光 |
| 2.3.3 高场强晶体的荧光 |
| 2.4 稀土材料的温度敏感机理 |
| 2.4.1 稀土材料的温度敏感机理 |
| 2.4.2 稀土离子掺杂光纤的温度敏感机理 |
| 2.5 上转换荧光产生机理 |
| 2.6 荧光的激发光源 |
| 2.6.1 发光二极管 |
| 2.6.2 半导体激光器 |
| 2.6.3 氙灯 |
| 2.7 光探测器件 |
| 2.7.1 PN和PIN光探测器的工作原理 |
| 2.7.2 光探测器的特性参数 |
| 2.7.3 光探测器等效电路 |
| 2.8 光纤的传输特性 |
| 2.8.1 光纤的损耗特性 |
| 2.8.2 光纤的色散特性 |
| 2.9 光纤与传感器的耦合 |
| 2.9.1 光纤与光源和探测器的耦合 |
| 2.9.2 光纤与敏感介质的耦合 |
| 2.10 光电信号检测与变换 |
| 2.10.1 光电信号的相关检测 |
| 2.10.2 光电信号的锁相检测 |
| 2.11 本章小结 |
| 第3章 荧光寿命的检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 荧光寿命的脉冲测量 |
| 3.2.1 时间常数的测量 |
| 3.2.2 积分的方法 |
| 3.2.3 数字曲线拟合方法 |
| 3.3 荧光寿命的相位和调制测量 |
| 3.4 荧光寿命的相位锁定测量 |
| 3.4.1 振荡器测量方法 |
| 3.4.2 荧光寿命单参考源相位锁定测量 |
| 3.4.3 荧光寿命双参考源相位锁定测量 |
| 3.5 基于希尔伯特变换的荧光寿命的相敏检测 |
| 3.5.1 希尔伯特变换 |
| 3.5.2 不带激励光泄漏噪声的希尔伯特相敏检测 |
| 3.5.3 带激励光泄漏噪声的希尔伯特相敏检测 |
| 3.6 荧光信号的频域处理技术 |
| 3.6.1 荧光和激励光混杂方式 |
| 3.6.2 激励光结束方式 |
| 3.7 基于互相关和混沌理论的荧光信号的检测 |
| 3.7.1 混沌理论检测弱信号的方法 |
| 3.7.2 互相关检测与混沌理论相结合的荧光信号的检测 |
| 3.7.3 仿真实验 |
| 3.8 多荧光寿命的检测 |
| 3.8.1 二点温度的测量 |
| 3.8.2 多荧光衰落曲线的检测 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 基于LED的光纤荧光温度传感系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 敏感材料吸收、发射光谱和激励光源的确定 |
| 4.3 系统的总体框图 |
| 4.4 光源驱动电路的设计 |
| 4.5 探头的设计 |
| 4.6 微弱荧光信号检测电路的设计 |
| 4.6.1 前置放大电路的设计 |
| 4.6.2 前置放大器的噪声分析 |
| 4.6.3 滤波电路的设计 |
| 4.7 过零检测和相敏检测电路的设计 |
| 4.8 占空比检测电路的设计 |
| 4.8.1 基本方法 |
| 4.8.2 积累的方法 |
| 4.8.3 仿游标卡尺(双锁相环)电路的设计 |
| 4.9 单片机处理系统设计 |
| 4.9.1 硬件电路设计 |
| 4.9.2 软件的设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第5章 光纤荧光温度传感系统的实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 敏感材料的光谱实验 |
| 5.3 LED光谱特性测试 |
| 5.4 探头的结构实验 |
| 5.5 双锁相环电路的测试 |
| 5.6 温度测试实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 结 论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致 谢 |
| 作者简介 |
（7）热带连轧辊型在线检测技术的理论与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 辊型在线检测方法 |
| 1.2.2 传感器的安装方式 |
| 1.2.3 传感器的安装位置 |
| 1.2.4 传感器运动机构 |
| 1.2.5 减小和补偿误差的方法与措施 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 辊型在线检测系统的研制 |
| 2.1 辊型在线检测装置中传感器径向运动和定位系统设计 |
| 2.1.1 辊型在线检测运动机构设计基础 |
| 2.1.2 传感器径向运动和定位系统的设计要求 |
| 2.1.3 传感器径向运动和定位系统的机构设计 |
| 2.1.4 传感器径向运动和定位系统的径向运动误差分配 |
| 2.1.5 传感器径向运动和定位系统运动和定位的实现 |
| 2.2 辊型在线检测传感器的选用 |
| 2.2.1 电涡流测距传感器辊型检测的基本原理 |
| 2.2.2 超声波测距传感器辊型检测的基本原理 |
| 2.2.3 辊型在线检测测距传感器的选用 |
| 2.3 辊型检测系统的数据采集 |
| 2.4 辊型检测系统软件平台 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 辊型在线检测误差分离与补偿理论的研究 |
| 3.1 辊型在线检测影响因素 |
| 3.2 辊型在线检测误差分离与补偿概述 |
| 3.2.1 传感器 |
| 3.2.2 辊型检测装置 |
| 3.2.3 被测轧辊 |
| 3.3 辊型在线检测误差分离与补偿理论的研究 |
| 3.3.1 轧辊表面局部缺陷的识别 |
| 3.3.2 直线度误差分离 |
| 3.3.3 频域三点法圆度误差分离 |
| 3.3.4 辊型在线检测振动信号处理 |
| 3.4 辊型曲线的计算 |
| 3.4.1 圆度误差评定 |
| 3.4.2 辊型曲线计算数学模型 |
| 3.5 辊型在线检测策略 |
| 3.6 提高辊型在线检测精度的新途径 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 辊型在线检测中影响因素的模拟实验研究 |
| 4.1 1:5简易模拟工况实验系统 |
| 4.1.1 简易模拟工况实验系统组成 |
| 4.1.2 轧辊安装调整及变速 |
| 4.1.3 电涡流测距传感器安装、调整及其运动的实现 |
| 4.2 辊型在线检测模拟工况实验中的误差分离与补偿和测量策略 |
| 4.2.1 辊型在线检测模拟工况实验影响因素 |
| 4.2.2 辊型在线检测模拟工况实验误差分离与补偿 |
| 4.2.3 模拟工况实验中辊型在线检测的测量策略 |
| 4.3 检测标定方法 |
| 4.3.1 标定方法 |
| 4.3.2 静态辊型标定结果 |
| 4.4 各种影响因素对检测结果的影响 |
| 4.4.1 不同材和辊径对ISF比值的影响 |
| 4.4.2 轧辊材质不均对检测结果的影响 |
| 4.4.3 轧辊表面粗糙度对检测结果的影响 |
| 4.4.4 轧辊表面温度变化对检测结果的影响 |
| 4.4.5 轧辊磨损后对检测结果的影响 |
| 4.4.6 轧辊在不同转速下对检测结果的影响 |
| 4.4.7 氧化铁皮对检测结果的影响 |
| 4.4.8 冷却水对检测结果的影响 |
| 4.5 系统分辨率及误差分析 |
| 4.6 简易模拟工况实验结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 辊型在线检测模拟工况实验研究 |
| 5.1 模拟工况实验系统 |
| 5.1.1 模拟工况实验系统组成 |
| 5.1.2 电涡流测距传感器安装、调整以及辊型检测的实现 |
| 5.1.3 实验验证方法 |
| 5.1.4 模拟工况实验的数据采集及处理 |
| 5.2 静态辊型标定结果 |
| 5.3 模拟工况的辊型检测结果 |
| 5.3.1 基于最小二乘法的辊型处理方法进行数据处理的结果 |
| 5.3.2 动态零基准和谱分析相结合的数据处理方法进行数据处理的结果 |
| 5.4 模拟工况实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究（论文参考文献）
- [1]基于自动分析技术的心音分类方法研究[D]. 周静. 江西理工大学, 2020(01)
- [2]眼底视网膜血管分割的图像处理技术研究[D]. 李恒凯. 太原科技大学, 2020(03)
- [3]基于X射线的食品异物图像的边缘检测算法研究[D]. 张文建. 上海交通大学, 2016(03)
- [4]基于FPGA的输送带表面超声检测系统开发[D]. 狄帅. 华东理工大学, 2014(09)
- [5]一种高精度超声波到达时刻的检测方法[J]. 陈建,孙晓颖,林琳,王波. 仪器仪表学报, 2012(11)
- [6]光纤荧光温度传感器理论和实验研究[D]. 胡春海. 燕山大学, 2004(04)
- [7]热带连轧辊型在线检测技术的理论与实验研究[D]. 华云松. 燕山大学, 2003(03)
- [8]基于双阈值法的超声辊型在线检测的研究[J]. 胡春海. 自动化仪表, 2000(01)