| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 机器视觉系统中图像处理的理论基础 | 第15-30页 |
| 2.1 机器视觉系统 | 第15-16页 |
| 2.2 算法分析 | 第16-29页 |
| 2.2.1 图像灰度化与二值化 | 第16-17页 |
| 2.2.2 图像匀光 | 第17-21页 |
| 2.2.3 图像边缘特征与纹理特征检测 | 第21-26页 |
| 2.2.4 图像局部特征点检测 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 模板匹配与相似度衡量算法 | 第30-50页 |
| 3.1 方法介绍 | 第30-32页 |
| 3.2 图像预处理 | 第32-40页 |
| 3.2.1 图像畸变校正 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于小波变换的匀光算法 | 第35-40页 |
| 3.3 样本特征检测与匹配 | 第40-48页 |
| 3.3.1 基于LBP纹理图像对待检测样本进行模板定位 | 第40-45页 |
| 3.3.2 图像ORB特征检测与KNN特征匹配 | 第45-48页 |
| 3.4 基于块划分的相似度计算 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 高速特征检测算法在自动检测系统中的应用 | 第50-62页 |
| 4.1 系统组成 | 第50-53页 |
| 4.1.1 硬件系统 | 第50-53页 |
| 4.1.2 软件系统 | 第53页 |
| 4.2 程序设计流程 | 第53-56页 |
| 4.3 系统界面 | 第56-59页 |
| 4.3.1 系统主界面 | 第56-57页 |
| 4.3.2 系统关键参数配置 | 第57-59页 |
| 4.4 系统性能分析 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |