| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 背景与选题的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉检测技术简介 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 机器视觉检测系统硬件与软件构成 | 第15-23页 |
| 2.1 机器视觉硬件构成 | 第15-20页 |
| 2.1.1 工业相机、镜头、光源简介 | 第15-18页 |
| 2.1.2 硬件搭建实例 | 第18-20页 |
| 2.2 机器视觉检测算法简介 | 第20-23页 |
| 第三章 基于模板几何匹配相结合的精密注塑件外观视觉检测 | 第23-39页 |
| 3.1 视觉系统的背景 | 第23-24页 |
| 3.2 硬件系统概述 | 第24-27页 |
| 3.2.1 硬件系统的框架结构 | 第24-26页 |
| 3.2.2 系统检测时序控制 | 第26-27页 |
| 3.3 机器视觉部分 | 第27-34页 |
| 3.3.1 视觉系统构成 | 第27-28页 |
| 3.3.2 采用模板几何匹配相结合视觉算法 | 第28-34页 |
| 3.4 视觉在线系统软件介绍与检测效果 | 第34-38页 |
| 3.4.1 Disc分拣系统软件开发 | 第34-35页 |
| 3.4.2 Disc分拣系统软件系统参数修改 | 第35-36页 |
| 3.4.3 Disc分拣系统软件精密运动控制 | 第36-37页 |
| 3.4.4 人机比对数据统计 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于HV&VHS的圆柱形电池360°曲表面缺陷视觉检测 | 第39-49页 |
| 4.1 视觉系统背景介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 图像获取方案 | 第40-42页 |
| 4.2.1 图像采集系统 | 第40页 |
| 4.2.2 结构原理 | 第40-41页 |
| 4.2.3 光源相机工作方式 | 第41-42页 |
| 4.3 图像处理算法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 解析图定位截取 | 第42页 |
| 4.3.2 图像预处理 | 第42-43页 |
| 4.3.3 HV&VHS算法中HV自适应区域分割 | 第43-45页 |
| 4.3.4 HV&VHS算法中VH快速缺陷检测 | 第45-46页 |
| 4.3.5 与其他方法的比较 | 第46-47页 |
| 4.4 NG剔除系统 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 融合 3D激光图像与 2D图像处理技术的研究与应用 | 第49-55页 |
| 5.1 3D激光轮廓仪成像原理 | 第49-50页 |
| 5.2 3D图像中提取 2D信息 | 第50-52页 |
| 5.3 3D图像应用实例 | 第52-53页 |
| 5.3.1 刹车片平面度检测 | 第52页 |
| 5.3.2 某品牌运动鞋底轮廓检测 | 第52-53页 |
| 5.3.3 3D激光轮廓仪对焊缝检测 | 第53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文、获得奖项 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
