钢板表面缺陷检测技术的研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-14页 |
第1章 绪论 | 第14-31页 |
·课题背景 | 第14-15页 |
·钢板表面常见缺陷 | 第15-16页 |
·钢板表面缺陷检测技术的研究及应用现状 | 第16-30页 |
·钢板表面缺陷检测技术的发展 | 第17-20页 |
·机器视觉表面缺陷检测技术的研究及应用 | 第20-23页 |
·机器视觉表面缺陷识别算法综述 | 第23-28页 |
·机器视觉检测系统的误差及标定方法 | 第28-29页 |
·机器视觉表面缺陷检测系统面临的主要问题 | 第29-30页 |
·本文研究的主要内容 | 第30-31页 |
第2章 基于前端缺陷分离的表面缺陷检测系统 | 第31-56页 |
·引言 | 第31页 |
·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统 | 第31-40页 |
·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统体系结构 | 第31-33页 |
·前端缺陷分离的表面缺陷检测系统实现方法 | 第33-35页 |
·表面缺陷检测系统光路设计 | 第35页 |
·表面缺陷检测系统参数分析 | 第35-39页 |
·表面缺陷检测系统同步方法研究 | 第39-40页 |
·缺陷采集器的研制 | 第40-49页 |
·缺陷采集器的结构设计 | 第40-42页 |
·CCD接口板的设计 | 第42页 |
·模拟信号处理板的设计 | 第42页 |
·缺陷预处理和通讯板的设计 | 第42-44页 |
·缺陷采集及预处理控制器硬核设计 | 第44-48页 |
·缺陷采集器实物图 | 第48-49页 |
·高速光纤-PCI接口卡的研制 | 第49-50页 |
·缺陷采集实验及分析 | 第50-54页 |
·实验系统的建立 | 第50-51页 |
·不同速度缺陷采集实验 | 第51-52页 |
·不同阈值缺陷采集实验 | 第52-54页 |
·本章小结 | 第54-56页 |
第3章 线阵表面缺陷检测系统标定方法研究 | 第56-78页 |
·引言 | 第56页 |
·系统光电响应非均匀性标定研究 | 第56-68页 |
·系统光电响应模型 | 第56-58页 |
·光电响应非均匀性的原因分析 | 第58-59页 |
·光电响应非均匀性模型 | 第59-60页 |
·光电响应非均匀性的度量方法 | 第60-61页 |
·基于系统辨识的非均匀性标定方法研究 | 第61-63页 |
·系统光电响应非均匀标定实验研究 | 第63-68页 |
·系统成像几何模型标定研究 | 第68-77页 |
·系统几何成像线性模型 | 第68-69页 |
·系统畸变模型 | 第69-70页 |
·系统成像模型标定方法研究 | 第70-71页 |
·系统成像模型标定实验研究 | 第71-77页 |
·本章小结 | 第77-78页 |
第4章 缺陷分割及特征提取方法研究 | 第78-106页 |
·引言 | 第78页 |
·基于粒子群优化的自动阈值分割 | 第78-88页 |
·基于二维最大类间方差的自动阈值缺陷分割 | 第78-81页 |
·粒子群优化二维最大类间方差阈值搜索 | 第81-83页 |
·PSO中惯性因子进化策略的改进研究 | 第83-85页 |
·缺陷分割实验与分析 | 第85-88页 |
·缺陷特征的提取 | 第88-98页 |
·缺陷的一阶统计特征 | 第88-90页 |
·缺陷的二阶统计特征 | 第90-95页 |
·缺陷的不变矩特征 | 第95-96页 |
·缺陷特征的标准化处理 | 第96-98页 |
·缺陷特征的降维处理 | 第98-105页 |
·缺陷特征选择规则 | 第98-100页 |
·基于主分量分析(PCA)的特征降维 | 第100-102页 |
·基于独立分量分析(ICA)的特征降维 | 第102-103页 |
·主体个体相融合的特征降维方法 | 第103-104页 |
·特征降维结果 | 第104-105页 |
·本章小结 | 第105-106页 |
第5章 基于支持向量机的缺陷分类算法研究 | 第106-122页 |
·引言 | 第106-107页 |
·基于支持向量机的缺陷分类 | 第107-117页 |
·基于支持向量机的两类分类 | 第107-112页 |
·基于OWA算子的多类支持向量机 | 第112-117页 |
·缺陷分类实验和结果分析 | 第117-121页 |
·本章小结 | 第121-122页 |
结论 | 第122-124页 |
参考文献 | 第124-135页 |
攻读博士学位期间所发表的论文 | 第135-137页 |
致谢 | 第137-138页 |
个人简历 | 第138页 |