基于机器视觉技术的自动摆盘设备设计开发
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 视觉检测技术介绍及国内外现状 | 第12-13页 |
| 1.3 LabVIEW简介 | 第13-14页 |
| 1.4 主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 自动摆盘机系统平台结构 | 第16-40页 |
| 2.1 自动摆盘系统平台框架及工作原理 | 第16-23页 |
| 2.1.1 摆盘机控制系统结构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 上料区 | 第18-20页 |
| 2.1.3 检测区 | 第20-21页 |
| 2.1.4 摆盘区 | 第21-23页 |
| 2.2 自动摆盘控制系统硬件组成 | 第23-29页 |
| 2.2.1 气缸 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电磁阀 | 第24-25页 |
| 2.2.3 工控机 | 第25-26页 |
| 2.2.4 运动控制卡 | 第26-29页 |
| 2.3 自动摆盘检测系统硬件组成 | 第29-39页 |
| 2.3.1 相机的选择 | 第29-32页 |
| 2.3.2 光学镜头 | 第32-33页 |
| 2.3.3 光源和照明方式 | 第33-36页 |
| 2.3.4 光纤放大器 | 第36-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 自动摆盘机控制系统软件开发 | 第40-51页 |
| 3.1 软件整体设计需求 | 第40页 |
| 3.2 系统各总线通讯实现 | 第40-42页 |
| 3.2.1 PCI总线 | 第40-41页 |
| 3.2.2 USB总线 | 第41-42页 |
| 3.3 系统程序设计 | 第42-50页 |
| 3.3.1 运动控制卡控制系统 | 第42-43页 |
| 3.3.2 运动控制卡控制指令 | 第43-45页 |
| 3.3.3 自动摆盘机控制程序 | 第45-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 表面缺陷检测系统 | 第51-84页 |
| 4.1 缺陷图像特征分析 | 第51-53页 |
| 4.2 表面缺陷检测框架设计方案 | 第53-57页 |
| 4.2.1 表面缺陷检测系统结构 | 第53页 |
| 4.2.2 表面缺陷检测硬件系统 | 第53-54页 |
| 4.2.3 表面缺陷检测软件系统 | 第54-56页 |
| 4.2.4 表面缺陷识别系统 | 第56-57页 |
| 4.3 图像采集及预处理 | 第57-58页 |
| 4.3.1 图像实时采集 | 第57页 |
| 4.3.2 图像预处理 | 第57-58页 |
| 4.4 图像分割 | 第58-68页 |
| 4.4.1 基于区域生长的图像分割算法 | 第59页 |
| 4.4.2 基于边缘检测的图像分割算法 | 第59-61页 |
| 4.4.3 基于阈值的图像分割算法 | 第61-67页 |
| 4.4.4 三种分割算法的效果比对分析 | 第67-68页 |
| 4.5 图像滤波 | 第68-72页 |
| 4.5.1 Canny边缘滤波器 | 第69-70页 |
| 4.5.2 Deriche边缘滤波器 | 第70页 |
| 4.5.3 Lanser边缘滤波器 | 第70-71页 |
| 4.5.4 三种滤波器器的比较 | 第71-72页 |
| 4.6 形态学图像处理 | 第72-74页 |
| 4.6.1 形态学基本符号 | 第72页 |
| 4.6.2 图像膨胀和腐蚀 | 第72-74页 |
| 4.6.3 开运算和闭运算 | 第74页 |
| 4.7 内毛刺和外扩边缺陷识别 | 第74-78页 |
| 4.7.1 目标区域ROI提取 | 第75页 |
| 4.7.2 目标区域的测量 | 第75-76页 |
| 4.7.3 缺陷图像的判断 | 第76-78页 |
| 4.8 边缘破碎和掉角缺陷识别 | 第78-84页 |
| 4.8.1 目标区域提取 | 第79页 |
| 4.8.2 目标区域边缘提取 | 第79-80页 |
| 4.8.3 目标区域边缘拟合 | 第80-82页 |
| 4.8.4 目标区域边缘腐蚀 | 第82-84页 |
| 第5章 总结和展望 | 第84-87页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第84-85页 |
| 5.2 工作展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 附录 | 第89页 |
