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版权信息
作者简介
序(一)
序(二)
前言
第1章 绪论
1.1 磨粒图像监测技术概述
1.2 磨粒图像监测技术
1.2.1 磨粒图像获取
1.2.2 磨粒特征提取
1.2.3 磨粒类型辨识
1.2.4 磨损状态分析
1.3 磨粒图像监测技术的研究与进展
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1.3.1 磨粒图像获取技术
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1.3.2 图像驱动的磨粒特征表征
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1.3.3 典型磨粒类型辨识
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1.3.4 基于磨粒分析的磨损状态评估
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1.4 磨粒图像监测技术的发展趋势
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参考文献
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第2章 静态磨粒图像传感器设计
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2.1 静态磨粒沉积及成像传感技术原理
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2.1.1 磁场作用下磨粒沉积特性分析
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2.1.2 静态磨粒图像传感器简介
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2.2 静态磨粒图像传感器优化设计
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2.2.1 静态磨粒图像传感器励磁结构设计
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2.2.2 基于ZEMAX的显微成像系统设计
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2.2.3 基于定向遗传算法的光源布置优化
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2.2.4 静态磨粒图像采集系统及成像质量对比
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2.3 静态磨粒链分割与特征提取
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2.3.1 磨粒成链问题剖析
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2.3.2 基于磨粒边缘特征的磨粒链自动分割
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2.3.3 磨粒链Mask-RCNN智能分割模型
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2.4 静态磨粒图像传感器的效果检验
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2.4.1 图像质量验证
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2.4.2 磨粒特征提取有效性分析
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2.5 小结
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参考文献
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第3章 运动磨粒图像传感器设计
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3.1 磨粒运动图像传感器设计
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3.1.1 磨粒滚动运动原理
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3.1.2 磨粒运动的驱动设计
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3.1.3 运动磨粒图像采集系统及分析
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3.2 运动磨粒检测跟踪与空间特征提取
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3.2.1 运动磨粒自动跟踪
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3.2.2 基于磨粒二维特征的三维空间特征构造
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3.2.3 磨粒三维空间特征的优势分析
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3.3 磨粒的三维重建与形貌特征提取
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3.3.1 磨粒表面重建策略
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3.3.2 关键点表征的磨粒表面稀疏重建
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3.3.3 融合SfS的磨粒表面稠密重建
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3.3.4 磨粒多视角形貌重建
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3.3.5 磨粒表面三维特征提取及评估
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3.4 小结
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参考文献
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第4章 典型磨粒类型的智能辨识模型
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4.1 典型失效磨粒分层辨识策略
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4.2 失效磨粒CGAN样本扩增
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4.2.1 CGAN网络简介
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4.2.2 典型失效磨粒二维表征及样本标签制作
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4.2.3 失效磨粒样本扩增模型
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4.2.4 失效磨粒样本扩增模型验证
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4.3 基于BP神经网络的显著磨粒类型辨识
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4.3.1 磨粒关键特征参数筛选
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4.3.2 形状显著磨粒的类型辨识
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4.3.3 磨粒类型辨识结果分析
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4.4 基于二维图像的CNN形态学相似磨粒辨识模型
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4.4.1 形态学相似磨粒的CNN辨识模型
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4.4.2 形态学相似磨粒的CNN辨识模型验证与分析
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4.5 基于三维形貌特征的形态学相似磨粒辨识
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4.5.1 磨粒知识的图像化表征
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4.5.2 知识指导的形态学相似磨粒辨识模型
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4.5.3 辨识模型测试及可视化分析
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4.5.4 模型分析
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4.6 小结
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参考文献
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第5章 磨损状态的在线监测方法
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5.1 机理驱动的磨损状态演变监测
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5.1.1 磨损状态的特征体系
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5.1.2 磨损阶段的Mean-shift判别模型
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5.1.3 磨损状态演变的建模方法
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5.2 四球机摩擦试验的磨损状态分析
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5.2.1 方法描述和实验设计
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5.2.2 四球机磨损状态数据演变判断
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5.2.3 磨损状态演变规律辨识
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5.2.4 磨损表面检测与验证
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5.3 车桥台架测试的磨损状态监测与动态预警
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5.3.1 车桥台架磨粒图像在线监测
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5.3.2 车桥台架磨损失效预警模型
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5.3.3 车桥台架磨损监测实测案例
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5.4 谐波减速器全寿命试验的磨损状态动态监测
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5.4.1 性能退化实验方案设计
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5.4.2 谐波减速器磨损性能退化监测
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5.5 小结
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参考文献
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本书特色
更新时间:2024-04-25 19:35:31