| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·产品缺陷检测的主要研究内容和难点 | 第9-10页 |
| ·国内外关于本课题的研究现状 | 第10-14页 |
| ·机器视觉的发展状况 | 第10-11页 |
| ·数据采集的研究现状 | 第11-12页 |
| ·图像匹配算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文结构及内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 产品自动检测系统的总体设计 | 第15-25页 |
| ·产品缺陷自动识别原理与总体结构流程 | 第15-17页 |
| ·采样步长的确定及图像采集 | 第17-21页 |
| ·采样步长的确定 | 第17-21页 |
| ·标准库及待检产品图像序列的获取 | 第21页 |
| ·多待检目标的检测策略 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 图像的降噪与目标分割 | 第25-31页 |
| ·图像预处理综述 | 第25页 |
| ·图像降噪 | 第25-27页 |
| ·目标图像分割 | 第27-29页 |
| ·水平方向目标范围的确定 | 第27-28页 |
| ·垂直基准的确定 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于特征提取的图像匹配识别 | 第31-55页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·特征选择与描述 | 第31-32页 |
| ·边缘特征 | 第32页 |
| ·点特征 | 第32页 |
| ·基于特征点的图像匹配 | 第32-49页 |
| ·Harris 角点匹配 | 第33-35页 |
| ·SUSAN 算子 | 第35-39页 |
| ·SIFT 算法 | 第39-49页 |
| ·特征点检测 | 第39-46页 |
| ·特征点描述 | 第46-49页 |
| ·特征点匹配 | 第49页 |
| ·几种特征点提取算子性能比较 | 第49-50页 |
| ·Harris 算子与 SIFT 算子结合的特征提取方法 | 第50-52页 |
| ·RANSAC 算法 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第55-67页 |
| ·实验结果验证 | 第55-66页 |
| ·各待检目标旋转步长的确定 | 第55-59页 |
| ·待检产品在标准库中位置的确定 | 第59-61页 |
| ·缺陷检测 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·研究工作总结 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |