硬盘线圈缺陷视觉检测关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| CONTENTS | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 视觉检测技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的组织机构 | 第13-14页 |
| 第二章 图像采集系统 | 第14-24页 |
| 2.1 视觉系统的构成 | 第14页 |
| 2.2 图像采集系统组成设备 | 第14-16页 |
| 2.2.1 光源 | 第14-15页 |
| 2.2.2 工业相机 | 第15-16页 |
| 2.2.3 光学镜头 | 第16页 |
| 2.3 采集系统的设计 | 第16-23页 |
| 2.3.1 照明方式和光源的选择 | 第16-22页 |
| 2.3.2 检测标准和相机选择 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 外形缺陷检测 | 第24-34页 |
| 3.1 彩色空间转换成灰度空间 | 第24页 |
| 3.2 高斯滤波器 | 第24-26页 |
| 3.3 提取线圈区域和内部区域 | 第26-27页 |
| 3.4 外形缺陷判别 | 第27-33页 |
| 3.4.1 开操作和闭操作 | 第27-30页 |
| 3.4.2 对扭线和内凸缺陷的识别 | 第30-31页 |
| 3.4.3 对引线粘连缺陷的识别 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 表面缺陷检测 | 第34-60页 |
| 4.1 对去皮不良缺陷的检测 | 第34-37页 |
| 4.1.1 HSI颜色空间 | 第34-35页 |
| 4.1.2 识别去皮不良缺陷 | 第35-37页 |
| 4.2 对点胶不良缺陷的检测 | 第37-51页 |
| 4.2.1 图像增强 | 第38-40页 |
| 4.2.2 图像分割 | 第40-47页 |
| 4.2.3 RGB颜色空间中提取胶水区域 | 第47-50页 |
| 4.2.4 缺陷判别 | 第50-51页 |
| 4.3 对排线不良缺陷的检测 | 第51-59页 |
| 4.3.1 基于模板匹配的方法 | 第52-57页 |
| 4.3.2 基于对称区域面积的比值 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 Halcon算法函数库和检测架构设计 | 第60-65页 |
| 5.1 Halcon函数库 | 第60页 |
| 5.2 缺陷检测处理流程 | 第60-61页 |
| 5.3 检测算法设计流程 | 第61-64页 |
| 5.3.1 外观缺陷检测算法设计 | 第61-62页 |
| 5.3.2 表面缺陷检测算法设计 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表论文及成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
