| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.3 表面缺陷检测研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 空轨表面缺陷检测系统的总体设计 | 第17-22页 |
| 2.1 项目要求与分析 | 第17-18页 |
| 2.2 图像处理平台的搭建 | 第18-20页 |
| 2.2.1 摄像头选型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光源选型 | 第19页 |
| 2.2.3 工控机选型 | 第19-20页 |
| 2.3 系统工作流程 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 空轨表面缺陷检测算法设计 | 第22-50页 |
| 3.1 基于冗余字典稀疏表示的空轨表面缺陷检测算法 | 第22-28页 |
| 3.1.1 冗余字典稀疏表示的相关理论 | 第22-25页 |
| 3.1.2 基于冗余字典稀疏表示的空轨表面缺陷检测算法 | 第25页 |
| 3.1.3 实验结果及分析 | 第25-28页 |
| 3.2 基于均值和方差的空轨表面缺陷检测算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 均值和方差检测的相关理论 | 第28-30页 |
| 3.2.2 实验结果及分析 | 第30-33页 |
| 3.3 基于积分图的Bayes空轨表面缺陷检测算法 | 第33-44页 |
| 3.3.1 基于积分图的Bayes检测算法相关理论 | 第33-41页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 3.4 跟踪算法 | 第44-47页 |
| 3.4.1 跟踪算法相关理论 | 第44-47页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-50页 |
| 第四章 空轨表面缺陷识别算法设计 | 第50-64页 |
| 4.1 缺陷特征的描述 | 第50-52页 |
| 4.2 空轨表面缺陷提取及特征参数选择 | 第52-56页 |
| 4.2.1 空轨表面缺陷提取 | 第52-54页 |
| 4.2.2 特征选取与计算 | 第54-56页 |
| 4.3 缺陷模式识别 | 第56-63页 |
| 4.3.1 常用模式识别方法 | 第56-58页 |
| 4.3.2 BP神经网络理论基础 | 第58-60页 |
| 4.3.3 BP网络设计 | 第60-61页 |
| 4.3.4 仿真实验结果 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 空轨表面缺陷检测软件设计与实现 | 第64-74页 |
| 5.1 软件总体设计 | 第64-65页 |
| 5.2 系统各个功能模块设计 | 第65-71页 |
| 5.2.1 数据采集及通信模块 | 第65-66页 |
| 5.2.2 数据存储模块 | 第66-67页 |
| 5.2.3 缺陷检测模块 | 第67-69页 |
| 5.2.4 缺陷识别模块 | 第69-71页 |
| 5.3 系统实验与分析 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结和展望 | 第74-76页 |
| 6.1 论文总结 | 第74页 |
| 6.2 论文进一步的工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第80-81页 |
