| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及目的意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究背景及目的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 钢球表面缺陷检测技术的国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 钢球表面缺陷检测技术的国内研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 图像处理技术在工业检测领域中的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 钢球表面缺陷图像预处理算法研究 | 第18-29页 |
| 2.1 钢球表面图像去噪算法研究 | 第18-23页 |
| 2.1.1 基于线性滤波器的钢球表面图像去噪算法研究 | 第18-21页 |
| 2.1.2 基于非线性滤波器的钢球表面图像去噪算法研究 | 第21-23页 |
| 2.2 钢球表面图像对比度增强方法研究 | 第23-28页 |
| 2.2.1 基于灰度变换的钢球表面图像增强方法研究 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于改进直方图均衡化的钢球表面图像增强方法研究 | 第25-27页 |
| 2.2.3 基于偏微分方程法的钢球表面图像增强方法研究 | 第27-28页 |
| 2.2.4 对比度增强方法的对比分析 | 第28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 钢球表面图像分割及特征提取算法研究 | 第29-41页 |
| 3.1 钢球表面图像的分割算法研究 | 第29-36页 |
| 3.1.1 基于边缘检测的钢球表面图像分割算法研究 | 第29-34页 |
| 3.1.2 基于灰度阈值处理的钢球表面图像分割算法研究 | 第34-36页 |
| 3.2 钢球表面图像特征检测算法研究 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于霍夫变换的钢球表面图像特征检测算法研究 | 第37-39页 |
| 3.2.2 基于圆形轮廓外接矩形重绘钢球表面图像特征检测算法研究 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于并行技术的钢球表面图像缺陷识别 | 第41-53页 |
| 4.1 钢球表面图像缺陷识别算法研究 | 第41-46页 |
| 4.1.1 基于模板匹配的钢球表面缺陷检测算法研究 | 第41-44页 |
| 4.1.2 基于偏微分的行扫描钢球表面缺陷检测算法研究 | 第44-46页 |
| 4.2 基于GPU硬件架构的检测算法并行化设计 | 第46-52页 |
| 4.2.1 基于GPU并行计算的多标准球模板匹配算法 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于GPU并行计算的行扫描并行差分检测算法 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 钢球表面缺陷检测方法试验研究及性能测试 | 第53-61页 |
| 5.1 基于运动控制卡的运动控制系统搭建 | 第53-55页 |
| 5.2 钢球表面缺陷检测系统检测流程 | 第55-56页 |
| 5.3 软件系统设计 | 第56-58页 |
| 5.4 钢球表面缺陷检测系统试验结果及讨论 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
