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面向机群式制造的柔性视觉检测系统研究与开发

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题背景与来源第13-15页
        1.1.1 手机金属零部件机群式制造的特点第13-14页
        1.1.2 手机金属零部件在线质量检测遇到的问题第14页
        1.1.3 课题的来源第14-15页
    1.2 国内外在目标检测和尺寸测量方面的研究现状第15-18页
        1.2.1 目标检测研究现状第15-17页
        1.2.2 尺寸测量研究现状第17-18页
    1.3 课题研究内容及研究意义第18-21页
        1.3.1 研究内容第18-20页
        1.3.2 研究意义第20-21页
第二章 面向机群式制造的质量检测系统方案设计与实现第21-36页
    2.1 图像采集系统总成平台搭建第21-24页
        2.1.1 检测平台伺服驱动系统搭建第21-22页
        2.1.2 四轴精确联动硬件组成第22-23页
        2.1.3 PC与伺服驱动器的链路方式第23-24页
    2.2 运动平台上位机软件编程第24-30页
        2.2.1 MemobusRTU协议在伺服驱动控制中的实现第24-25页
        2.2.2 指令动态库设计及CRC校验实现方式第25-26页
        2.2.3 关键线程实现方式第26-27页
        2.2.4 综合应用测试第27-30页
    2.3 图像采集系统硬件平台搭建第30-34页
        2.3.1 多套CMOS工业相机及光学镜头选型第30-33页
        2.3.2 照明光源方案确定第33-34页
    2.4 视觉测量软件系统设计与开发第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于深度学习MobileNets-SSD网络的手机金属零部件目标检测与性能评估第36-57页
    3.1 手机金属零部件多目标视觉检测存在的问题描述第36-37页
    3.2 轻量级深度卷积神经网络MobileNets-SSD原理描述第37-43页
        3.2.1 网络结构第37-40页
        3.2.2 宽度因子和分辨率因子第40-41页
        3.2.3 实验对比第41-43页
    3.3 手机金属零部件目标检测方案设计第43-44页
    3.4 训练样本生成及数据集增广第44-48页
    3.5 手机金属零部件目标检测测试第48-56页
        3.5.1 MobileNets-SSD网络模型训练第48-50页
        3.5.2 手机金属零部件目标检测结果分析第50-56页
    3.6 本章小结第56-57页
第四章 手机金属零部件尺寸测量系统的图像处理技术第57-68页
    4.1 图像预处理第57-59页
        4.1.1 中值滤波算法及性质第57页
        4.1.2 图像锐化第57-58页
        4.1.3 灰度二值化第58-59页
    4.2 特征提取算法第59-65页
        4.2.1 边缘检测第59-63页
        4.2.2 边缘亚像素细化第63页
        4.2.3 亚像素定位技术概述第63页
        4.2.4 梯度方向高斯曲线拟合亚像素定位法第63-65页
    4.3 几何尺寸测量第65-67页
        4.3.1 最小二乘法计算几何尺寸第65-66页
        4.3.2 最小二乘法拟合直线第66页
        4.3.3 圆形的拟合第66-67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 手机金属零部件尺寸测量实验及误差分析第68-84页
    5.1 实验硬件平台搭建第68-72页
        5.1.1 标准量具图像处理第68-70页
        5.1.2 系统测量精度标定第70-72页
    5.2 形位尺寸测量实验第72-83页
        5.2.1 形位尺寸图像处理过程第73-79页
        5.2.2 尺寸测量结果分析第79-83页
        5.2.3 误差分析第83页
    5.3 本章小结第83-84页
总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84-85页
    6.2 展望第85-86页
参考文献第86-90页
攻读学位期间发表论文第90-92页
致谢第92页

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