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基于高精度计算机视觉的刀具磨损在位检测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·课题研究背景及意义第12页
   ·刀具磨损检测国内外研究概况第12-15页
     ·刀具磨损检测技术发展概况第12-13页
     ·主要的刀具磨损检测技术及特点第13-15页
   ·基于计算机视觉的刀具磨损检测概述第15-18页
     ·基于计算机视觉的刀具磨损检测分类第15-16页
     ·基于计算机视觉的刀具检测技术发展第16-18页
   ·本文研究内容及论文安排第18-22页
第二章 基于计算机视觉的刀具磨损检测关键技术研究第22-38页
   ·微径铣刀磨损特点及磨钝标准第22-25页
     ·微型铣刀磨损特点第22-23页
     ·铣刀磨钝标准第23-25页
   ·图像预处理与边缘检测技术第25-34页
     ·图像灰度化原理第25页
     ·噪声来源及常见噪声第25-26页
     ·常用去噪方法第26-29页
     ·边缘检测技术第29-30页
     ·亚像素算法第30-34页
   ·误差分析与补偿第34-36页
     ·影像测量误差来源第34-35页
     ·误差补偿原理及常用的误差补偿技术第35-36页
   ·自动对焦技术第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 测量要素的选取、检测方法及合格性判别第38-50页
   ·微径铣刀测量要素第38-40页
     ·常用的测量要素第38-39页
     ·结合铣刀磨损特点的五要素第39-40页
   ·测量要素在位检测第40-43页
     ·刀尖高度的检测第40-41页
     ·刀具直径和副后刀面面积的检测第41页
     ·前角、后角的检测第41-43页
   ·测量要素的图像处理第43-44页
     ·刀尖磨损高度的特征提取第43-44页
     ·刀尖工作直径和后刀面磨损面积的特征提取第44页
     ·前角后角的特征提取第44页
   ·刀具合格性判别第44-49页
     ·刀具合格性判别流程第45-46页
     ·各要素权重计算方法第46-48页
     ·合格性判别实例第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 图像自动获取和处理第50-62页
   ·图像自动获取和处理模块设计第50-51页
   ·运动控制部分第51-53页
     ·机械手运动控制第51-52页
     ·刀具基面定位第52页
     ·刀具轴向定位第52-53页
   ·光学系统控制部分第53-56页
     ·自动对焦第53-55页
     ·光源自动控制第55-56页
     ·倍率自动控制第56页
   ·基于修正的误差补偿技术第56-60页
     ·线性测量修正原理第56-57页
     ·修正实验第57-58页
     ·实验验证第58-59页
     ·面积测量修正算法第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第五章 自动在位检测的系统实现第62-76页
   ·系统概述第62-63页
   ·硬件系统设计第63-66页
     ·图像采集系统第63-64页
     ·运动控制系统第64页
     ·辅助件第64-66页
   ·软件系统设计第66-69页
     ·软件需求分析第66页
     ·软件架构与检测流程第66-69页
     ·实验平台及实际检测模型第69页
   ·主要模块功能及设计第69-75页
     ·图像获取模块第70-71页
     ·机械手运动控制模块第71页
     ·对焦控制模块第71-72页
     ·光源控制模块第72页
     ·基面定位模块第72-73页
     ·自动测量模块第73-74页
     ·刀具管理模块第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第六章 工程测试与分析第76-84页
   ·加工与测试条件第76-77页
   ·软件系统操作流程第77-79页
   ·测试数据与分析第79-81页
   ·刀具合格性判别第81-82页
   ·本章小结第82-84页
第七章 总结与展望第84-86页
   ·全文总结与创新点第84页
   ·进一步研究与展望第84-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间的研究成果第90-92页
致谢第92页

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