摘要 | 第11-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第14-22页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 机器视觉与模板匹配算法研究现状 | 第15-19页 |
1.2.1 机器视觉及其控制系统研究现状 | 第15-17页 |
1.2.2 模板匹配算法研究现状 | 第17-18页 |
1.2.3 机器视觉的发展方向 | 第18-19页 |
1.3 主要研究内容及章节安排 | 第19-22页 |
第2章 实时视觉处理系统架构 | 第22-32页 |
2.1 概述 | 第22-23页 |
2.2 Kithara软件架构 | 第23-24页 |
2.3 平台硬件结构 | 第24-25页 |
2.3.1 光照系统 | 第24-25页 |
2.3.2 工业相机 | 第25页 |
2.3.3 视觉处理控制器 | 第25页 |
2.3.4 运动控制器 | 第25页 |
2.4 平台软件结构 | 第25-30页 |
2.4.1 配置模块 | 第26页 |
2.4.2 相机参数的设置 | 第26-28页 |
2.4.3 图像采集模块 | 第28页 |
2.4.4 图像处理模块 | 第28-29页 |
2.4.5 数据通信 | 第29-30页 |
2.5 本章小结 | 第30-32页 |
第3章 通信模块设计 | 第32-42页 |
3.1 概述 | 第32页 |
3.2 TCP/IP协议 | 第32-35页 |
3.2.1 TCP/IP协议的模型 | 第32-34页 |
3.2.2 数据通过协议栈进行发送与接收过程 | 第34-35页 |
3.3 通信模块设计 | 第35-41页 |
3.3.1 Socket通信 | 第35-36页 |
3.3.2 基于Socket的TCP通信模块设计 | 第36-38页 |
3.3.3 数据传输协议设计 | 第38-40页 |
3.3.3.1 利用结构体实现通信数据在设备间的高效传输 | 第38-39页 |
3.3.3.2 数据传输协议设计 | 第39-40页 |
3.3.4 进行Socket编程时需要注意的一些问题 | 第40-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-42页 |
第4章 基于圆投影的模板匹配算法 | 第42-66页 |
4.1 基于圆投影的传统模板匹配算法 | 第42-43页 |
4.2 一种改进的圆投影模板匹配算法 | 第43-64页 |
4.2.1 算法说明 | 第43-45页 |
4.2.2 模板信息提取 | 第45-52页 |
4.2.2.1 工件ROI掩膜制作与ROI图像提取 | 第46-47页 |
4.2.2.2 工件轮廓点亚像素化处理 | 第47-48页 |
4.2.2.3 图像灰度值的二次曲面拟合方程建立 | 第48-49页 |
4.2.2.4 物体轮廓质心的确定 | 第49-51页 |
4.2.2.5 圆形模板制作与灰度值矩阵建立 | 第51-52页 |
4.2.3 工件识别定位 | 第52-64页 |
4.2.3.1 两组数据相似度度量 | 第53-54页 |
4.2.3.2 轮廓点分组 | 第54-55页 |
4.2.3.3 图像的平移和旋转 | 第55-61页 |
4.2.3.4 轮廓点组去重 | 第61-62页 |
4.2.3.5 工件图像补全与ROI提取 | 第62页 |
4.2.3.6 基于粒子群迭代的工件旋转定位 | 第62-64页 |
4.2.3.7 勾画识别出的工件轮廓并获取工件位置和角度信息 | 第64页 |
4.3 本章小结 | 第64-66页 |
第5章 性能测试与实验验证 | 第66-76页 |
5.1 实时视觉处理系统性能测试 | 第66-69页 |
5.1.1 系统响应速度测试 | 第66-67页 |
5.1.2 图像处理速度稳定性 | 第67-69页 |
5.2 模板匹配算法实验验证 | 第69-73页 |
5.2.1 图像平移和旋转实现 | 第69页 |
5.2.2 模板ROI图像提取 | 第69-70页 |
5.2.3 待测工件ROI图像提取 | 第70-71页 |
5.2.4 基于圆投影的模板匹配结果 | 第71-73页 |
5.3 模板匹配算法在实时视觉处理系统上实践 | 第73-74页 |
5.4 本章小结 | 第74-76页 |
总结与展望 | 第76-80页 |
总结 | 第76-77页 |
创新点 | 第77页 |
展望 | 第77-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第84-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
附表 | 第87页 |