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基于机器视觉的双联齿轮尺寸精密测试系统

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
Contents第10-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究背景及研究意义第13-14页
    1.2 齿轮检测技术概况第14-16页
        1.2.1 齿轮检测技术的发展第14-15页
        1.2.2 齿轮检测国内外研究动态第15-16页
    1.3 机器视觉技术概况第16-18页
        1.3.1 机器视觉的意义及特点第16-17页
        1.3.2 机器视觉在尺寸测量中的应用及研究动态第17-18页
    1.4 课题的主要研究内容第18-19页
第二章 小模数双联齿轮几何参数第19-25页
    2.1 齿轮的分类第19-20页
    2.2 渐开线的形成、特性及方程第20-22页
        2.2.1 渐开线的形成及特性第20-21页
        2.2.2 渐开线的方程第21-22页
    2.3 小模数渐开线齿轮及参数第22-24页
        2.3.1 小模数渐开线齿轮第22-23页
        2.3.2 渐开线齿轮参数第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 齿轮在线测试系统总体方案设计第25-42页
    3.1 方案设计的指导思想第25-26页
    3.2 系统总体结构设计第26-28页
    3.3 图像采集系统配置和设计第28-36页
        3.3.1 CCD摄像头的选择第28-31页
        3.3.2 光学镜头的选择第31-32页
        3.3.3 光源系统的设计和选择第32-33页
        3.3.4 图像采集卡的选择第33-36页
    3.4 系统开发工具介绍第36-41页
        3.4.1 虚拟仪器的概念第36-37页
        3.4.2 虚拟仪器开发平台LabVIEW第37-38页
        3.4.3 基于LabVIEW的虚拟仪器设计方法第38-40页
        3.4.4 NI视觉开发软件第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 图像采集及图像处理算法第42-62页
    4.1 小模数齿轮图像的采集第42-44页
    4.2 图像预处理第44-49页
        4.2.1 数字图像的噪声种类第44-45页
        4.2.2 均值滤波器第45-46页
        4.2.3 中值滤波器第46-47页
        4.2.4 边缘保持滤波器第47-49页
    4.3 图像分割算法第49-56页
        4.3.1 迭代阈值法第49-51页
        4.3.2 最大类间方差法第51-52页
        4.3.3 改进的图像分割算法第52-56页
    4.4 齿轮轮廓边缘提取第56-61页
        4.4.1 简单边缘检测第57-58页
        4.4.2 高级边缘检测第58-60页
        4.4.3 边缘曲线拟合第60-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第五章 小模数双联齿轮几何参数测量软件实现第62-80页
    5.1 系统软件的设计思想及流程第62-64页
    5.2 系统标定第64-65页
    5.3 小模数双联齿轮几何参数测量第65-69页
        5.3.1 轴孔尺寸测量第65-67页
        5.3.2 齿顶圆和齿根圆直径测量第67页
        5.3.3 齿数测量和模数计算第67-68页
        5.3.4 IMAQ Vision几何参数测量流程第68-69页
    5.4 小模数齿轮齿距偏差测量第69-72页
    5.5 实验数据及分析第72-77页
        5.5.1 齿轮基本参数第72-73页
        5.5.2 小模数齿轮参数测量结果第73-77页
    5.6 系统不确定度评定第77-79页
        5.6.1 不确定度分量第77-78页
        5.6.2 不确定度合成第78-79页
    5.7 本章小结第79-80页
总结与展望第80-82页
参考文献第82-86页
攻读学位期间科研成果第86-88页
致谢第88-89页
附录第89-91页

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