导读:本文包含了切屑形态参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:切屑,参数,形态,算子,双目,强度,图像。
切屑形态参数论文文献综述写法
吴顺兴[1]（2015）在《切削参数对高速铣削超高强度钢切屑形态的影响》一文中研究指出在不同切削参数下,对32Cr3NiMoVA超高强度钢高速铣削过程中产生的切屑形态进行试验,采用VHX-500F型光学显微镜对切屑的自由表面和后表面进行分析.试验结果表明,在每齿进给量0.2mm/r、切削深度0.5mm和切削速度200~1 000m/min的范围内,形成适宜切削的螺旋状切屑,并且随着速度的增加,螺旋状切屑的直径先减少后趋于稳定值,切屑的锯齿化程度随切削速度、每齿进给量和切削深度的增加而增大.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
许鸿昊[2]（2003）在《切屑形态参数智能识别的原理及技术》一文中研究指出本文在参考国内外文献以及研究成果的基础上，基于双目立体视觉模型构架了一个图像处理和分析系统，并开发了相应的图象检测软件。所设计的检测算法与基于单CCD成像系统设计的检测算法相比，其检测精度和鲁棒性均得到了明显改善。实验结果表明，该系统在切屑形态参数的离线检测中可以取得良好效果。 本文的工作主要包括以下几个方面： 1．讨论了现有的切屑形态参数检测方法，总结了利用计算机视觉技术进行检测的优点。 2．通过分析双目立体视觉模型的结构，设计了该系统的硬件部分，保证了图像的正确摄取。 3．基于立体视觉原理，综合一系列图像处理方法和计算方法实现了从摄取图像中读取切屑的形态参数，达到了系统的设计目标。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2003-03-01）
路元刚[3]（2002）在《基于CCD图像的切屑形态参数检测技术研究》一文中研究指出本文对基于CCD图像的切屑形态参数检测技术进行了比较深入、系统的研究，开发了切屑形态参数图像检测系统，为估计和控制切屑的运动和形态进行了有益的探索和实践。 本文的工作主要体现在以下几个方面： 1．从研究切屑运动规律的数学模型出发，分析切屑形态参数检测系统对硬件系统和软件系统的要求，设计选用了相关硬件和软件； 2．详细分析了24位真彩色图像的灰度化和图像模板匹配、切屑形态图像的边缘提取与分割等数字图像处理方法的理论和算法，详细讨论了用于刀片边缘轮廓直线检测的算法、切屑侧卷半径检测的圆检测算法以及流屑角的检测算法； 3．利用VisualC++开发了Windows下的切屑形态参数图像检测系统应用程序。作为实验，在用C630普通车床车削外圆过程中进行图像采集，对其中15幅侧卷较为明显的切屑图像利用本图像检测系统进行分析处理，能够正确地精确检测出11幅图像的切屑形态参数，检测成功率达73％，检测精度达到象素级。这表明本文开发的图像检测系统基本上能够完成切屑形态参数的离线检测任务。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2002-03-01）
切屑形态参数论文开题报告范文
（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：
本文在参考国内外文献以及研究成果的基础上，基于双目立体视觉模型构架了一个图像处理和分析系统，并开发了相应的图象检测软件。所设计的检测算法与基于单CCD成像系统设计的检测算法相比，其检测精度和鲁棒性均得到了明显改善。实验结果表明，该系统在切屑形态参数的离线检测中可以取得良好效果。 本文的工作主要包括以下几个方面： 1．讨论了现有的切屑形态参数检测方法，总结了利用计算机视觉技术进行检测的优点。 2．通过分析双目立体视觉模型的结构，设计了该系统的硬件部分，保证了图像的正确摄取。 3．基于立体视觉原理，综合一系列图像处理方法和计算方法实现了从摄取图像中读取切屑的形态参数，达到了系统的设计目标。
（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。
切屑形态参数论文参考文献
[1].吴顺兴.切削参数对高速铣削超高强度钢切屑形态的影响[J].吉首大学学报(自然科学版).2015
[2].许鸿昊.切屑形态参数智能识别的原理及技术[D].南京航空航天大学.2003
[3].路元刚.基于CCD图像的切屑形态参数检测技术研究[D].南京航空航天大学.2002