基于图像处理的电容器外观缺陷检测系统研究与开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉技术及其发展 | 第14-17页 |
| 1.2.1 机器视觉技术概述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 视觉检测技术现状及其发展方向 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织架构 | 第17-18页 |
| 第二章 电容器外观缺陷检测系统方案设计 | 第18-27页 |
| 2.1 常见电容器外观缺陷 | 第18-19页 |
| 2.2 电容器外观缺陷视觉检测工作原理 | 第19-20页 |
| 2.3 视觉检测系统的功能模块 | 第20-26页 |
| 2.3.1 图像采集模块 | 第20页 |
| 2.3.2 图像处理模块 | 第20-21页 |
| 2.3.3 控制响应模块 | 第21-22页 |
| 2.3.4 人机交互界面模块 | 第22-24页 |
| 2.3.5 数据通讯模块 | 第24-26页 |
| 2.3.6 判别执行模块 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 电容外观缺陷视觉检测硬件系统设计 | 第27-43页 |
| 3.1 光源照明技术 | 第27-31页 |
| 3.1.1 光源的选择 | 第27-28页 |
| 3.1.2 照明方案的选择 | 第28-29页 |
| 3.1.3 相机中光学传感元件对比 | 第29-30页 |
| 3.1.4 镜头的选取 | 第30-31页 |
| 3.2 工业相机分析与应用 | 第31-39页 |
| 3.2.1 GigE相机参数 | 第31-33页 |
| 3.2.2 GigE相机工作原理 | 第33-35页 |
| 3.2.3 相机工作流程 | 第35-36页 |
| 3.2.4 相机精确抓拍图像的控制方法 | 第36-39页 |
| 3.3 控制单元模块硬件 | 第39-42页 |
| 3.3.1 光电传感器简介及选型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 旋转编码器及其选型 | 第40页 |
| 3.3.3 PLC及其在系统中的应用 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 电容器外观缺陷图像处理算法的研究 | 第43-73页 |
| 4.1 视觉检测图像处理库 | 第43-46页 |
| 4.1.1 图像处理库 | 第43-44页 |
| 4.1.2 视觉检测算法的配置 | 第44-45页 |
| 4.1.3 图像处理链的构造 | 第45-46页 |
| 4.2 .图像滤波算法 | 第46-51页 |
| 4.2.1 均值滤波 | 第47-49页 |
| 4.2.2 高斯滤波 | 第49页 |
| 4.2.3 中值滤波 | 第49-51页 |
| 4.3 图像分割算法 | 第51-63页 |
| 4.3.1 图像边缘检测算法 | 第51-59页 |
| 4.3.2 阈值分割 | 第59-63页 |
| 4.4 图像的Hough变换 | 第63-66页 |
| 4.4.1 直线的Hough变换 | 第63-66页 |
| 4.4.2 圆的Hough变换 | 第66页 |
| 4.5 图像的形态学处理 | 第66-70页 |
| 4.5.1 图像的腐蚀 | 第66-68页 |
| 4.5.2 图像的膨胀 | 第68-69页 |
| 4.5.3 对二值图像的开运算与闭运算 | 第69-70页 |
| 4.6 基于ROI的简单算法 | 第70-72页 |
| 4.6.1 ROI设定 | 第70页 |
| 4.6.2 基于ROI的边缘触碰算法 | 第70-72页 |
| 4.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 电容缺陷检测系统的搭建与测试分析 | 第73-89页 |
| 5.1 视觉检测系统软件的可重构 | 第73-78页 |
| 5.1.1 图像处理算法的重构 | 第75-77页 |
| 5.1.2 可重构系统中人机交互设计 | 第77-78页 |
| 5.2 测试系统的搭建 | 第78-80页 |
| 5.3 软件系统的组建 | 第80-88页 |
| 5.3.1 系统跟踪模块设计 | 第80页 |
| 5.3.2 系统检测模块设计 | 第80-88页 |
| 5.4 测试结果分析 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第89页 |
| 6.2 下一步研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第96页 |
