基于机器视觉的实时手机辅料检测技术
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文的主要内容与组织结构 | 第16-17页 |
| 2 实时辅料检测系统方案设计 | 第17-25页 |
| 2.1 检测系统组成 | 第17-18页 |
| 2.2 照明环境设计 | 第18-22页 |
| 2.3 相机及镜头的选取 | 第22页 |
| 2.4 执行机构 | 第22-23页 |
| 2.5 处理与决策单元 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于形状特征的快速目标捕获方法 | 第25-45页 |
| 3.1 任务需求与算法分析 | 第25-26页 |
| 3.2 快速捕获目标算法流程 | 第26-29页 |
| 3.3 目标定位方法 | 第29-35页 |
| 3.4 快速捕获算法有效性验证 | 第35-42页 |
| 3.5 快速捕获算法实时性分析 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于两次特征提取的图像配准方法 | 第45-58页 |
| 4.1 图像配准方法及其分析 | 第45-46页 |
| 4.2 基于两次特征检测的配准算法 | 第46-48页 |
| 4.3 基于两次特征检测的配准算法性能评估 | 第48-55页 |
| 4.4 局部检测区算法 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 辅料检测系统的实现 | 第58-74页 |
| 5.1 产品参考模板的制作 | 第58-65页 |
| 5.2 相机、光源及气缸操作区 | 第65-69页 |
| 5.3 软件实际运行结果 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第81页 |
