基于机器视觉的线缆表观缺陷在线检测系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要贡献与创新点 | 第13页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像采集系统的设计 | 第15-27页 |
| 2.1 图像采集系统关键技术 | 第15-16页 |
| 2.2 光学图像采集系统设计 | 第16-18页 |
| 2.3 工业相机的选型 | 第18-21页 |
| 2.4 光学镜头的选型 | 第21-23页 |
| 2.5 照明设计 | 第23-24页 |
| 2.6 采图安装装置机械结构的设计与实现 | 第24-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 线缆表观缺陷检测系统软件设计 | 第27-33页 |
| 3.1 软件开发平台及系统软件设计 | 第27-29页 |
| 3.1.1 软件开发平台 | 第27页 |
| 3.1.2 系统软件设计 | 第27-29页 |
| 3.1.2.1 系统架构设计方法 | 第27-28页 |
| 3.1.2.2 系统软件架构实现 | 第28-29页 |
| 3.2 软件检测流程及软件界面设计 | 第29-32页 |
| 3.2.1 软件检测流程 | 第29-31页 |
| 3.2.2 软件界面设计 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 线缆表观缺陷检测算法设计 | 第33-51页 |
| 4.1 感兴趣区域分割 | 第34-38页 |
| 4.1.1 图像分割原理 | 第34页 |
| 4.1.2 阈值分割 | 第34-37页 |
| 4.1.3 连通域标记及线缆区域提取 | 第37页 |
| 4.1.4 改进的线缆目标提取方法 | 第37-38页 |
| 4.2 线缆表观缺陷特征提取与识别 | 第38-47页 |
| 4.2.1 线缆缺陷的再分类 | 第38-39页 |
| 4.2.2 边缘缺陷特征提取与识别 | 第39-42页 |
| 4.2.3 边缘缺陷的灰度投影特征提取与识别 | 第42-47页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 4.3.1 线缆缺陷检测算法的实现 | 第47-49页 |
| 4.3.2 线缆缺陷算法测试结果及分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 线缆缺陷检测系统在线实时检测 | 第51-63页 |
| 5.1 图像采集系统测试 | 第51-57页 |
| 5.1.1 测试装置的安装与调节 | 第51-53页 |
| 5.1.2 在线采图测试 | 第53-57页 |
| 5.1.2.1 曝光时间测试 | 第54-56页 |
| 5.1.2.2 最大检测速度测试 | 第56-57页 |
| 5.2 系统整体在线检测测试 | 第57-62页 |
| 5.2.1 在线检测测试流程 | 第58-59页 |
| 5.2.2 在线检测测试结果分析 | 第59-62页 |
| 5.2.2.1 最小检测缺陷尺寸测试 | 第59页 |
| 5.2.2.2 线缆检测直径范围测试 | 第59-60页 |
| 5.2.2.3 系统整体测试及结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
