表面缺陷视觉在线检测关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·课题研究意义和背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·机器视觉的发展状况 | 第12-14页 |
| ·表面缺陷视觉检测研究现状 | 第14-16页 |
| ·视觉检测算法研究现状 | 第16-20页 |
| ·表面缺陷视觉在线检测关键技术分析 | 第20-22页 |
| ·论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 高质量图像的获取 | 第25-52页 |
| ·高质量图像含义 | 第25-26页 |
| ·照明方案分析 | 第26-35页 |
| ·颜色相关检测 | 第27-29页 |
| ·被测物表面反射性质相关的检测 | 第29-32页 |
| ·透明物体的检测 | 第32页 |
| ·凹凸内容的检测 | 第32-34页 |
| ·曲面表面的检测 | 第34-35页 |
| ·视觉检测系统结构参数计算 | 第35-37页 |
| ·视觉检测系统景深建模 | 第37-40页 |
| ·基于单线阵CCD 系统的表面凹坑缺陷检测 | 第40-51页 |
| ·检测对象说明 | 第40-41页 |
| ·照明实验 | 第41-44页 |
| ·凹坑缺陷检测数学建模 | 第44-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 缺陷的分割 | 第52-99页 |
| ·几种类型的缺陷分割 | 第52-58页 |
| ·非背景图案破坏型的模式缺陷的分割 | 第52-53页 |
| ·模式背景图像的缺陷分割 | 第53-57页 |
| ·非模式背景图像的缺陷分割 | 第57-58页 |
| ·基于边缘的图像分割算法设计 | 第58-66页 |
| ·边缘检测 | 第59-61页 |
| ·边缘连接 | 第61-62页 |
| ·外轮廓搜索 | 第62-63页 |
| ·缺陷目标合并 | 第63-66页 |
| ·容噪性图像边缘检测算法设计 | 第66-75页 |
| ·小波边缘检测概述 | 第66-67页 |
| ·容噪性小波边缘检测算法设计 | 第67-75页 |
| ·有理系数小波滤波器的设计 | 第75-98页 |
| ·基于多分辨分析的小波构造理论 | 第76-80页 |
| ·有理系数小波滤波器的设计 | 第80-84页 |
| ·有理数对称紧支双正交小波滤波器的设计 | 第84-92页 |
| ·小波滤波器的性能比较 | 第92-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第四章 缺陷的判别 | 第99-126页 |
| ·缺陷特征提取与特征选择 | 第99-116页 |
| ·几何特征提取 | 第100-103页 |
| ·灰度特征提取 | 第103-106页 |
| ·投影特征提取 | 第106-109页 |
| ·纹理特征提取 | 第109-112页 |
| ·基于主成分分析法的特征选择 | 第112-116页 |
| ·判别的输出结果 | 第116-117页 |
| ·基于支持向量机的多类分类算法 | 第117-121页 |
| ·结构风险最小化分类器设计思想 | 第117-120页 |
| ·支持向量机的多类分类问题 | 第120-121页 |
| ·缺陷判别算法的设计 | 第121-125页 |
| ·缺陷特征的聚类分析 | 第121-123页 |
| ·SVM 两类分类器设计的参数选择 | 第123页 |
| ·本文提出的缺陷判别算法方案 | 第123-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第五章 算法效率分析 | 第126-139页 |
| ·算法效率的衡量指标 | 第126-128页 |
| ·算法开发过程 | 第126-127页 |
| ·算法效率衡量指标 | 第127-128页 |
| ·小波变换的效率分析 | 第128-132页 |
| ·边缘检测算法的效率分析 | 第132-137页 |
| ·空间滤波法算法复杂度 | 第132页 |
| ·Canny 算法的复杂度 | 第132-133页 |
| ·本文容噪性小波边缘检测算法的复杂度 | 第133-137页 |
| ·SVM 算法执行时间 | 第137-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第六章 在线检测软件结构设计 | 第139-151页 |
| ·在线检测软件需求分析 | 第139-141页 |
| ·软件系统结构设计 | 第141-145页 |
| ·算法程序流程设计 | 第141-142页 |
| ·软件系统的多线程设计 | 第142-145页 |
| ·文件系统设计 | 第145-149页 |
| ·文件系统的结构设计 | 第145-147页 |
| ·基于内存映射文件技术的实现 | 第147-149页 |
| ·软件系统界面设计 | 第149-150页 |
| ·本章小结 | 第150-151页 |
| 第七章 钢板表面缺陷检测应用 | 第151-171页 |
| ·检测指标与系统结构设计 | 第151-155页 |
| ·检测指标 | 第151页 |
| ·系统硬件选择 | 第151-152页 |
| ·系统结构设计 | 第152-154页 |
| ·实验环境 | 第154-155页 |
| ·缺陷分割实验结果 | 第155-157页 |
| ·缺陷特征参数与主成分分析 | 第157-162页 |
| ·DAGSVM 决策树设计与缺陷分类实验 | 第162-170页 |
| ·缺陷样本的聚类分析 | 第162-164页 |
| ·基于 DAG SVM 的分类算法设计 | 第164-167页 |
| ·SVM 两类分类器设计的参数选择 | 第167-169页 |
| ·缺陷模式分类实验结果 | 第169-170页 |
| ·本章小结 | 第170-171页 |
| 第八章 全文总结与展望 | 第171-175页 |
| ·全文总结 | 第171-173页 |
| ·展望 | 第173-175页 |
| 参考文献 | 第175-185页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第185-186页 |
| 致谢 | 第186页 |
