光纤传像元件缺陷检测技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 光纤传像元件简介 | 第10页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 光纤传像元件缺陷检测的硬件系统 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 光纤传像元件生产工艺及缺陷类型 | 第14-16页 |
| 2.2.1 生产工艺 | 第14-15页 |
| 2.2.2 缺陷类型 | 第15-16页 |
| 2.3 缺陷检测硬件系统的搭建 | 第16-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 光纤传像元件缺陷分割 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 图像预处理 | 第20-22页 |
| 3.3 缺陷图像分割 | 第22-27页 |
| 3.3.1 大津(Otsu)法分割 | 第22-23页 |
| 3.3.2 改进的FCM聚类算法 | 第23-27页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 光纤传像元件缺陷识别 | 第29-50页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 缺陷特征分析 | 第29-36页 |
| 4.2.1 缺陷特征提取 | 第30-31页 |
| 4.2.2 缺陷特征选择 | 第31-36页 |
| 4.3 人工神经网络简述 | 第36-38页 |
| 4.4 BP神经网络的基本原理 | 第38-44页 |
| 4.4.1 BP神经网络的训练过程 | 第38-43页 |
| 4.4.2 BP网络训练中的问题及改进 | 第43-44页 |
| 4.5 分类器设计 | 第44-48页 |
| 4.5.1 输入输出层设计 | 第45页 |
| 4.5.2 确定隐含层单元数 | 第45页 |
| 4.5.3 神经元上的激活函数 | 第45-46页 |
| 4.5.4 神经元训练函数 | 第46页 |
| 4.5.5 BP神经网络参数及函数的设置 | 第46-48页 |
| 4.6 光纤传像元件缺陷识别实验验证 | 第48-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 相机标定及产品质量检测 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 相机标定 | 第50-56页 |
| 5.2.1 相机标定原理 | 第50-53页 |
| 5.2.2 相机标定常用方法 | 第53-54页 |
| 5.2.3 本文的相机标定法 | 第54-56页 |
| 5.3 质量检测结果分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
