基于机器视觉的变速箱零件装配防错检测技术研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 机器视觉技术概述 | 第17-19页 |
| 1.3 机器视觉在制造领域的国内外研究概况 | 第19-20页 |
| 1.4 本课题的研究内容及安排 | 第20-22页 |
| 1.4.1 本课题主要的研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 变速箱视觉检测系统分析及设计 | 第22-42页 |
| 2.1 变速箱视觉检测系统分析 | 第22-26页 |
| 2.1.1 工作原理及检测内容 | 第22-25页 |
| 2.1.2 系统性能要求 | 第25-26页 |
| 2.2 系统总体方案设计 | 第26-29页 |
| 2.2.1 视觉检测方案 | 第27-29页 |
| 2.2.2 视觉系统检测流程 | 第29页 |
| 2.3 视觉检测系统硬件设计 | 第29-39页 |
| 2.3.1 光源照明系统 | 第29-33页 |
| 2.3.2 工业相机 | 第33-37页 |
| 2.3.3 光学镜头 | 第37-39页 |
| 2.3.4 检测工位设计 | 第39页 |
| 2.4 视觉检测系统软件设计 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 视觉检测中的图像处理 | 第42-62页 |
| 3.1 数字图像处理概述 | 第42-43页 |
| 3.2 图像平滑处理 | 第43-49页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第44页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第44-45页 |
| 3.2.3 高斯滤波 | 第45-49页 |
| 3.3 图像分割 | 第49-53页 |
| 3.3.1 图像分割算法 | 第49-51页 |
| 3.3.2 目标图像的阀值分割算法 | 第51-53页 |
| 3.4 图像特征提取 | 第53-61页 |
| 3.4.1 图像特征 | 第53-58页 |
| 3.4.2 图像特征选择及提取 | 第58-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 变速箱视觉检测算法研究 | 第62-76页 |
| 4.1 图像模式识别 | 第62-66页 |
| 4.1.1 图像模式识别概述 | 第62-63页 |
| 4.1.2 图像模式识别算法分析 | 第63-66页 |
| 4.2 基于支持向量机的视觉检测算法 | 第66-75页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第66-70页 |
| 4.2.2 支持向量机分类器设计 | 第70-72页 |
| 4.2.3 支持向量机的实现 | 第72-75页 |
| 4.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 视觉检测系统实验及分析 | 第76-84页 |
| 5.1 视觉检测系统的实现 | 第76-78页 |
| 5.1.1 系统软件开发环境 | 第76页 |
| 5.1.2 变速箱视觉检测系统框架 | 第76-78页 |
| 5.2 视觉检测系统实验 | 第78-82页 |
| 5.3 视觉检测系统误差分析 | 第82-83页 |
| 5.3.1 系统外部工作环境的影响 | 第82页 |
| 5.3.2 硬件设备对检测结果的影响 | 第82页 |
| 5.3.3 视觉检测系统软件部分的影响 | 第82-83页 |
| 5.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 研究总结 | 第84-85页 |
| 6.2 课题展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第90-91页 |
