微结构密集阵列冲点机床视觉在位检测系统的研发
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 课题的来源以及课题的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.1.2 课题的背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 微结构的测量方式 | 第15-19页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3.1 实际应用 | 第19-21页 |
| 1.3.2 检测算法 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第22-25页 |
| 第二章 机器视觉在位检测系统整体方案 | 第25-42页 |
| 2.1 微结构密集阵列加工机床需求分析 | 第25-29页 |
| 2.2 机器视觉检测系统硬件平台的搭建 | 第29-35页 |
| 2.2.1 相机选型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 光学镜头选型 | 第30-32页 |
| 2.2.3 光源的种类与选型 | 第32-35页 |
| 2.3 机器视觉检测系统软件平台的搭建 | 第35-40页 |
| 2.3.1 机器视觉在位检测实现流程 | 第35-36页 |
| 2.3.2 机器视觉软件系统关键问题的研究 | 第36-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 边缘检测算法研究与应用 | 第42-61页 |
| 3.1 经典边缘检测算子 | 第42-43页 |
| 3.2 Zernike矩及亚像素边缘检测 | 第43-60页 |
| 3.2.1 Zernike矩 | 第44-45页 |
| 3.2.2 基于Zernike矩的边缘检测原理 | 第45-52页 |
| 3.2.3 Zernike矩7×7卷积核检测实验 | 第52-56页 |
| 3.2.4 小圆亚像素边缘检测算法研究 | 第56-60页 |
| 3.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 摄像机的标定 | 第61-74页 |
| 4.1 摄像机针孔成像模型 | 第61-62页 |
| 4.2 摄像机透视投影模型 | 第62-65页 |
| 4.2.1 三个层次的坐标系统 | 第62-63页 |
| 4.2.2 坐标变换关系 | 第63-65页 |
| 4.3 摄像机镜头的畸变参数 | 第65-67页 |
| 4.4 基于量子行为粒子群优化算法的标定 | 第67-73页 |
| 4.4.1 量子行为粒子群优化算法（QPSO） | 第67-70页 |
| 4.4.2 基于QPSO算法的摄像机标定步骤 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 视觉在位检测实验及分析 | 第74-85页 |
| 5.1 视觉检测系统异常实验及分析 | 第74-79页 |
| 5.1.1 视觉误检异常 | 第74-78页 |
| 5.1.2 视觉漏检异常 | 第78-79页 |
| 5.2 视觉系统边缘检测稳定性实验 | 第79-84页 |
| 5.2.1 实验说明 | 第80页 |
| 5.2.2 实验设备 | 第80-81页 |
| 5.2.3 实验数据及分析 | 第81-84页 |
| 5.2.4 实验结论 | 第84页 |
| 5.3 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 压电陶瓷特性的研究及补偿 | 第85-94页 |
| 6.1 压电陶瓷驱动器补偿原理 | 第85-86页 |
| 6.2 实验平台的搭建 | 第86-87页 |
| 6.3 电压与位移的静态特性实验 | 第87-93页 |
| 6.3.1 压电陶瓷补偿实验 | 第92-93页 |
| 6.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 总结与展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103页 |
