| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 选题依据和研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 永磁铁氧体磁铁转子常见缺陷及检测现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 永磁铁氧体磁铁转子常见缺陷 | 第13页 |
| 1.2.2 永磁铁氧体磁铁转子检测现状 | 第13-14页 |
| 1.3 机器视觉系统在国内外的发展以及检测应用 | 第14-16页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 永磁铁氧体磁体转子机器视觉检测系统平台搭建 | 第18-35页 |
| 2.1 永磁铁氧体磁铁转子机器视觉检测系统的技术指标 | 第18页 |
| 2.2 基于机器视觉检测系统的整体布局 | 第18-20页 |
| 2.2.1 机器视觉检测系统所需技术分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 永磁铁氧体磁铁转子机器视觉检测系统的整体布局 | 第19-20页 |
| 2.3 相机与镜头选型 | 第20-24页 |
| 2.3.1 永磁铁氧体磁铁转子检测系统相机的性能选型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 永磁铁氧体磁铁转子检测系统相机的具体型号计算 | 第22-23页 |
| 2.3.3 镜头选型 | 第23-24页 |
| 2.4 光照系统的搭建 | 第24-32页 |
| 2.4.1 光源的选择 | 第24-25页 |
| 2.4.2 光源结构类型 | 第25-26页 |
| 2.4.3 光源控制器 | 第26-27页 |
| 2.4.5 光照理论分析 | 第27-29页 |
| 2.4.6 采集表面图像的光照数学建模及光照方式设计 | 第29-32页 |
| 2.4.7 采集尺寸检测图像光照方式设计 | 第32页 |
| 2.5 软件平台的选择 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 图像预处理分析与研究 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 图像滤波 | 第35-40页 |
| 3.2.1 图像滤波理论与模型分析 | 第35-38页 |
| 3.2.2 图像滤波应用 | 第38-40页 |
| 3.3 图像增强 | 第40-43页 |
| 3.3.1 灰度直方图均衡化理论 | 第40-42页 |
| 3.3.2 灰度直方图均衡化的图像增强应用 | 第42-43页 |
| 3.4 图像分割（OTSU阈值法） | 第43-44页 |
| 3.5 尺寸检测标定 | 第44-51页 |
| 3.5.1 坐标系转换理论以及数学建模 | 第45-46页 |
| 3.5.2 传统的点距标定法 | 第46-47页 |
| 3.5.3 基于OTSU阈值法的二次标定方法 | 第47-51页 |
| 3.6 磁铁转子的预处理过程 | 第51-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于? 型数学形态学的改进CANNY边缘检测算法研究 | 第53-64页 |
| 4.1 边缘 | 第53-54页 |
| 4.2 传统边缘检测算法分析比较 | 第54-59页 |
| 4.2.1 Robert边缘检测算法 | 第55页 |
| 4.2.2 Sobel边缘检测算法 | 第55-56页 |
| 4.2.3 Prewitt边缘检测算法 | 第56页 |
| 4.2.4 LOG边缘检测算法 | 第56-57页 |
| 4.2.5 Canny边缘检测算法 | 第57-58页 |
| 4.2.6 几种算法分析比较 | 第58-59页 |
| 4.3 改进的Canny边缘检测算法 | 第59-63页 |
| 4.3.1 数学形态学 | 第59-60页 |
| 4.3.2 Γ型结构元素 | 第60-61页 |
| 4.3.3 本文改进算法 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于永磁铁氧体磁铁转子特征尺寸与表面缺陷检测系统设计与实现 | 第64-84页 |
| 5.1 检测系统总调用程序的设计 | 第64-67页 |
| 5.2 通信模块设计 | 第67-69页 |
| 5.2.1 串.通信程序设计基础 | 第67-69页 |
| 5.2.2 自定义通信协议 | 第69页 |
| 5.3 系统初始化模块 | 第69-70页 |
| 5.4 尺寸检测模块 | 第70-75页 |
| 5.4.1 尺寸检测图像采集模块 | 第71-73页 |
| 5.4.2 提取测量关键点坐标模块 | 第73-74页 |
| 5.4.3 数据分析与存储及判断合格与否模块 | 第74-75页 |
| 5.5 表面检测模块 | 第75-81页 |
| 5.5.1 表面图像采集模块 | 第76-77页 |
| 5.5.2 缺陷提取模块 | 第77-78页 |
| 5.5.3 缺陷数据分析与识别模块 | 第78-80页 |
| 5.5.4 表面检测合格与否模块以及数据保存模块 | 第80-81页 |
| 5.6 实验结果分析 | 第81-83页 |
| 5.7 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 研究总结 | 第84-85页 |
| 6.2 工作展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第91-92页 |
