摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
1.2 表面波纹度测量方法研究概况 | 第15页 |
1.3 基于机器视觉的波纹度测量方法综述 | 第15-17页 |
1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
1.4.1 问题的提出 | 第17页 |
1.4.2 本文研究内容 | 第17-20页 |
第2章 基于机器视觉的磨削表面波纹度测量理论研究 | 第20-34页 |
2.1 引言 | 第20页 |
2.2 磨削表面波纹度的定义及其评定 | 第20-24页 |
2.2.1 磨削表面波纹度的产生原因与工程意义 | 第20-21页 |
2.2.2 磨削表面波纹度的定义 | 第21-22页 |
2.2.3 磨削表面波纹度的评定 | 第22-24页 |
2.3 磨削表面成像机理分析 | 第24-26页 |
2.4 图像质量评价算法 | 第26-29页 |
2.4.1 图像质量评价算法基本概念 | 第26-27页 |
2.4.2 全参考图像质量评价算法 | 第27-28页 |
2.4.3 无参考图像质量评价算法 | 第28-29页 |
2.5 波纹度测量系统硬件介绍 | 第29-33页 |
2.5.1 相机的选择 | 第29-31页 |
2.5.2 镜头的选择 | 第31-32页 |
2.5.3 光源的选择 | 第32-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 基于全参考图像质量的磨削表面波纹度测量 | 第34-48页 |
3.1 引言 | 第34页 |
3.2 基于RCGSSIM模型的磨削表面波纹度测量 | 第34-37页 |
3.2.1 RCGSSIM图像质量评价算法 | 第34-36页 |
3.2.2 图像滤波 | 第36-37页 |
3.3 实验设计 | 第37-40页 |
3.3.1 实验试样准备 | 第37-38页 |
3.3.2 光源设计 | 第38-39页 |
3.3.3 成像系统设计 | 第39-40页 |
3.3.4 实验步骤 | 第40页 |
3.4 实验结果与分析 | 第40-47页 |
3.4.1 图像采样 | 第40-42页 |
3.4.2 波纹度与图像质量的关系模型 | 第42-44页 |
3.4.3 波纹度预测 | 第44-45页 |
3.4.4 对光源的鲁棒性 | 第45-47页 |
3.5 本章小结 | 第47-48页 |
第4章 基于无参考图像质量的磨削表面波纹度测量 | 第48-57页 |
4.1 引言 | 第48页 |
4.2 基于图像再模糊理论的质量评价算法 | 第48-51页 |
4.2.1 图像再模糊 | 第48-49页 |
4.2.2 基于有效再模糊的无参考图像质量评价指标及算法设计 | 第49-51页 |
4.3 实验过程 | 第51页 |
4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
4.4.1 结合人眼视觉的波纹度测量 | 第51-52页 |
4.4.2 波纹度与图像模糊度的关系模型 | 第52-54页 |
4.5 波纹度预测模型 | 第54页 |
4.6 全参考与无参考图像质量方法对比 | 第54-56页 |
4.6.1 测量效率对比 | 第55页 |
4.6.2 测量精度对比 | 第55-56页 |
4.7 本章小结 | 第56-57页 |
第5章 基于机器视觉的磨削表面波纹度测量系统开发 | 第57-66页 |
5.1 引言 | 第57页 |
5.2 测量系统软件介绍 | 第57-58页 |
5.2.1 LabVIEW介绍 | 第57-58页 |
5.2.2 MATLAB介绍 | 第58页 |
5.3 基于LabVIEW和MATLAB的混合编程分析 | 第58-59页 |
5.4 系统软件总体方案设计 | 第59页 |
5.5 基于机器视觉的磨削表面波纹度测量系统的设计与实现 | 第59-63页 |
5.5.1 系统登入界面 | 第59-60页 |
5.5.2 系统主界面 | 第60页 |
5.5.3 图像采集模块 | 第60-61页 |
5.5.4 波纹度测量模块 | 第61-62页 |
5.5.5 光源控制模块 | 第62-63页 |
5.6 基于机器视觉的磨削表面波纹度测量系统评价 | 第63-65页 |
5.6.1 准确率 | 第63-64页 |
5.6.2 重复性 | 第64页 |
5.6.3 响应时间 | 第64-65页 |
5.7 本章小结 | 第65-66页 |
结论与展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第73页 |