| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 机器视觉技术及其发展状况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 机器视觉技术简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器视觉技术的发展状况 | 第13-16页 |
| 1.2.3 视觉检测在电路元器件生产中的应用现状 | 第16页 |
| 1.3 本文研究内容及结构框架 | 第16-18页 |
| 第二章 继电器触点铆合质量在线视觉检测系统方案设计 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 铆触点检测对象与检测要求概述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 压铆工艺过程简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 继电器铆触点检测内容及要求 | 第19-22页 |
| 2.3 视觉检测系统总体方案设计 | 第22-24页 |
| 2.4 视觉检测系统硬件选型 | 第24-32页 |
| 2.4.1 工业相机选型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 镜头选型 | 第26-27页 |
| 2.4.3 光源选型 | 第27-31页 |
| 2.4.4 其他硬件选型 | 第31-32页 |
| 2.4.5 硬件选型可行性分析 | 第32页 |
| 2.5 视觉检测系统软件设计 | 第32-34页 |
| 2.5.1 软件模块设计 | 第32-33页 |
| 2.5.2 图像处理模块设计 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 继电器铆触点关键尺寸视觉测量实现 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 单应性映射尺寸测量实现 | 第35-44页 |
| 3.2.1 系统标定 | 第36-40页 |
| 3.2.2 基于特征边缘映射的尺寸测量实现 | 第40-41页 |
| 3.2.3 实验验证及分析 | 第41-44页 |
| 3.3 基于局部特征匹配的ROI提取 | 第44-49页 |
| 3.3.1 局部特征匹配实现 | 第44-47页 |
| 3.3.2 旋转一致性快速模板匹配方法实现 | 第47-49页 |
| 3.4 铆触点关键尺寸测量实现 | 第49-54页 |
| 3.4.1 扩张度测量实现 | 第49-52页 |
| 3.4.2 偏移度测量实现 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 继电器铆触点表面缺陷检测方法研究 | 第55-83页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 铆点表面缺陷检测 | 第55-56页 |
| 4.3 触点表面缺陷的特征提取方法 | 第56-63页 |
| 4.3.1 触点表面缺陷数据集制作及数据增强 | 第56-58页 |
| 4.3.2 基于GLCM的缺陷特征提取 | 第58-60页 |
| 4.3.3 基于LBP的缺陷特征提取 | 第60-62页 |
| 4.3.4 基于HOG的缺陷特征提取 | 第62-63页 |
| 4.4 一种抗噪声的扩张邻域LBP特征提取方法 | 第63-66页 |
| 4.5 典型表面缺陷识别分类方法 | 第66-74页 |
| 4.5.1 基于SVM的触点表面缺陷识别 | 第67-69页 |
| 4.5.2 基于KNN的触点表面缺陷识别 | 第69-71页 |
| 4.5.3 基于MLR的触点表面缺陷识别 | 第71-74页 |
| 4.6 不同特征提取方法实验与结果分析 | 第74-77页 |
| 4.6.1 NELBP方法抗噪声实验分析 | 第74-75页 |
| 4.6.2 算法运行效率分析 | 第75-77页 |
| 4.7 基于哈希散列的HashKNN分类方法 | 第77-81页 |
| 4.8 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 视觉检测系统实现及实验验证 | 第83-103页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 视觉检测系统硬件搭建 | 第83-84页 |
| 5.3 视觉检测系统软件实现 | 第84-91页 |
| 5.3.1 视觉测量系统软件功能设计及实现 | 第84-88页 |
| 5.3.2 基于多线程同步的运行加速实现 | 第88-89页 |
| 5.3.3 基于外接I/O的TCP通信连接实现 | 第89-91页 |
| 5.4 视觉检测系统相关实验 | 第91-101页 |
| 5.4.1 视觉系统关键尺寸测量实验 | 第91-100页 |
| 5.4.2 系统检测速度实验 | 第100-101页 |
| 5.5 整机运行状况概述 | 第101页 |
| 5.6 本章小结 | 第101-103页 |
| 第六章 总结与展望 | 第103-105页 |
| 6.1 全文总结 | 第103-104页 |
| 6.2 工作展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-108页 |