| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 现今国内外机器视觉技术的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文工作以及组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 机器视觉系统的概述 | 第15-22页 |
| 2.1 机器视觉概念 | 第15-16页 |
| 2.1.1 机器视觉概念的引入 | 第15-16页 |
| 2.1.2 机器视觉优缺点 | 第16页 |
| 2.2 机器视觉的系统构成和分类 | 第16-18页 |
| 2.2.1 系统构成 | 第16-17页 |
| 2.2.2 工作原理 | 第17-18页 |
| 2.3 VB.NET的虚拟仪器技术 | 第18-19页 |
| 2.3.1 VB.NET概念 | 第18-19页 |
| 2.3.2 视觉开发软件概述 | 第19页 |
| 2.4 数字图像处理与数学形态学介绍 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 发动机缸体涂胶机器视觉软硬件模块设计 | 第22-34页 |
| 3.1 检测模块设计思路 | 第22-23页 |
| 3.2 硬件设计 | 第23-31页 |
| 3.2.1 光源 | 第24-25页 |
| 3.2.2 照明方式 | 第25-26页 |
| 3.2.3 镜头 | 第26-28页 |
| 3.2.4 CCD传感器 | 第28-29页 |
| 3.2.5 相机和光源控制电路连接设计 | 第29-30页 |
| 3.2.6 图像采集卡 | 第30-31页 |
| 3.3 软件设计 | 第31-33页 |
| 3.3.1 图像采集部分 | 第32页 |
| 3.3.2 图像处理部分 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于机器视觉的发动机缸体涂胶的图像处理模块设计 | 第34-61页 |
| 4.1 利用机器视觉识别发动机缸体涂胶的流程 | 第34-35页 |
| 4.2 相机与视觉系统的标定 | 第35-45页 |
| 4.2.1 小孔模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 相机内参数模型 | 第36-38页 |
| 4.2.3 相机外参数模型 | 第38页 |
| 4.2.4 福特发动机缸体涂胶的相机标定中的实际运用 | 第38-45页 |
| 4.3 发动机缸体胶线图片预处理方式设计 | 第45-51页 |
| 4.3.1 噪声滤除 | 第46-48页 |
| 4.3.2 胶线特征的增强 | 第48-51页 |
| 4.4 发动机缸体胶线宽度和偏移量的提取 | 第51-58页 |
| 4.4.1 胶线的分割 | 第51-53页 |
| 4.4.2 胶线的整体偏移 | 第53-54页 |
| 4.4.3 发动机缸体的整体定位 | 第54-56页 |
| 4.4.4 发动机缸体胶线检测数据的拟合 | 第56-58页 |
| 4.5 VB.NET环境下的系统实现 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 发动机缸体涂胶检测系统的应用验证 | 第61-66页 |
| 5.1 涂胶检测系统检测时间测试 | 第61页 |
| 5.2 涂胶检测系统的可靠性验证 | 第61-64页 |
| 5.3 涂胶检测系统检测数据准确性的验证 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 结论 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |