基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测系统
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·人工目视检测法 | 第8页 |
| ·磁粉检测法 | 第8-9页 |
| ·涡流检测法 | 第9-10页 |
| ·声振检测法 | 第10-11页 |
| ·CCD 检测法 | 第11-12页 |
| ·本课题所涉及的主要领域及技术 | 第12-14页 |
| ·机器视觉技术 | 第12-13页 |
| ·图像处理技术 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 机器视觉理论和图像处理技术 | 第15-23页 |
| ·机器视觉概念 | 第15页 |
| ·图像处理技术 | 第15-17页 |
| ·图像和数字图像 | 第15-16页 |
| ·图像技术和图像工程 | 第16-17页 |
| ·机器视觉系统 | 第17-21页 |
| ·机器视觉系统的组成 | 第17-19页 |
| ·机器视觉系统的特点 | 第19-20页 |
| ·机器视觉的应用 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第3章 圆柱滚子表面缺陷检测系统的方案设计 | 第23-31页 |
| ·滚子表面缺陷检测系统设计的总体要求 | 第23-24页 |
| ·滚子表面缺陷检测系统的构成及工作原理 | 第24-25页 |
| ·检测系统中硬件的选用 | 第25-29页 |
| ·光源和照明系统的选择 | 第25-27页 |
| ·CCD 摄像机和光学镜头 | 第27-28页 |
| ·图像采集卡 | 第28-29页 |
| ·系统中软件的选择与设计 | 第29页 |
| ·滚子表面缺陷检测系统的关键技术 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 圆柱滚子表面图像的采集及预处理 | 第31-41页 |
| ·滚子表面图像的采集 | 第31-33页 |
| ·滚子缺陷图像的预处理软件的实现 | 第33-35页 |
| ·灰度直方图 | 第33-35页 |
| ·直方图均衡化 | 第35页 |
| ·滚子表面图像去噪处理 | 第35-39页 |
| ·均值滤波 | 第36-37页 |
| ·中值滤波 | 第37-39页 |
| ·图像匹配算法 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第5章 圆柱滚子表面缺陷特征提取 | 第41-55页 |
| ·滚子缺陷图像边缘检测 | 第42-49页 |
| ·边缘检测 | 第43-47页 |
| ·各种检测方法的比较 | 第47-49页 |
| ·滚子表面缺陷特征参数提取 | 第49-51页 |
| ·直方图阈值分割 | 第49-50页 |
| ·迭代阈值图像分割 | 第50-51页 |
| ·自适应阈值图像分割 | 第51页 |
| ·滚子表面缺陷特征参数的计算 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·进一步研究的问题 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第61页 |
