| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源、研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题的研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 光栅编码器检测技术的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 视觉检测技术研究现状及应用 | 第14-15页 |
| 1.4 图像处理技术研究现状及应用 | 第15-16页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 光栅表面缺陷检测系统优化 | 第19-30页 |
| 2.1 光栅表面检测系统组成 | 第19-20页 |
| 2.2 光栅表面检测技术要求 | 第20-21页 |
| 2.3 光栅表面检测系统关键技术 | 第21-22页 |
| 2.4 光栅表面缺陷检测系统硬件改进 | 第22-27页 |
| 2.4.1 相机与镜头的改进 | 第22-24页 |
| 2.4.2 光栅夹具的设计 | 第24-25页 |
| 2.4.3 二维平移台的改进 | 第25-27页 |
| 2.5 检测系统控制部分设计 | 第27-29页 |
| 2.5.1 控制系统设计 | 第27-28页 |
| 2.5.2 运动控制参数选择 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 光栅表面检测系统图像预处理算法研究 | 第30-48页 |
| 3.1 光栅表面图像去噪算法的选取 | 第30-36页 |
| 3.1.1 基于均值滤波的光栅表面图像去噪 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于Median filter算法滤波的光栅表面图像去噪 | 第31-33页 |
| 3.1.3 基于改进Adaptive median filters算法的光栅表面图像去噪 | 第33-36页 |
| 3.2 光栅图像增强 | 第36-41页 |
| 3.2.1 基于直方图均衡化的光栅表面图像增强 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于Gray变换的光栅表面图像增强 | 第38-39页 |
| 3.2.3 基于γ变换的图像增强 | 第39-41页 |
| 3.3 光栅图像运动模糊图像恢复 | 第41-47页 |
| 3.3.1 分析产生运动模糊的原因 | 第41-42页 |
| 3.3.2 基于Bresenham算法的光栅图像恢复 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 光栅表面检测图像截取及特征识别算法研究 | 第48-60页 |
| 4.1 光栅表面检测边缘图像截取算法研究 | 第48-52页 |
| 4.1.1 基于ROI算法的光栅表面图像截取 | 第48-50页 |
| 4.1.2 基于canny算子的光栅表面图像边缘检测 | 第50-52页 |
| 4.2 光栅表面检测系统不同缺陷特征分析及识别算法研究 | 第52-56页 |
| 4.2.1 光栅表面不同缺陷的特征分析 | 第52-54页 |
| 4.2.2 光栅表面不同缺陷的识别算法研究 | 第54-56页 |
| 4.3 光栅表面检测系统缺陷标记算法研究 | 第56-59页 |
| 4.3.1 缺陷标记位置确定 | 第57页 |
| 4.3.2 基于分段标记算法的不同缺陷标记 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 光栅表面检测系统应用研究 | 第60-69页 |
| 5.1 光栅表面检测系统交互式键盘研制 | 第60-62页 |
| 5.2 光栅表面检测系统警示装置设计 | 第62-63页 |
| 5.3 光栅表面检测系统软件系统优化 | 第63-66页 |
| 5.4 光栅表面检测系统试验及结果分析 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
