载料带高速视觉检测系统设计与关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究背景与意义 | 第9-13页 |
| 1.2.1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2.2 课题的研究意义 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 载料带高速视觉检测系统设计 | 第17-27页 |
| 2.1 载料带高速视觉检测系统总体设计 | 第17-19页 |
| 2.1.1 系统结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 检测系统设计 | 第18-19页 |
| 2.1.3 系统检测方案 | 第19页 |
| 2.2 系统硬件设计 | 第19-25页 |
| 2.2.1 光源系统设计 | 第20-22页 |
| 2.2.2 相机和镜头的选型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 图像采集卡的选型 | 第24-25页 |
| 2.3 系统软件平台 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 特征区域的快速定位算法 | 第27-41页 |
| 3.1 图像预处理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 图像增强 | 第27-29页 |
| 3.1.2 图像分割 | 第29-30页 |
| 3.2 图像拼接 | 第30-36页 |
| 3.2.1 特征点提取 | 第31-32页 |
| 3.2.2 特征点匹配 | 第32-33页 |
| 3.2.3 图像融合 | 第33-34页 |
| 3.2.4 改进的图像拼接方法 | 第34-36页 |
| 3.3 图像特征区域的快速定位计算 | 第36-39页 |
| 3.3.1 灰度值累计分布 | 第36-38页 |
| 3.3.2 图像几何矩的快速算法 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果对比 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 缺陷的快速识别与分析 | 第41-51页 |
| 4.1 缺陷特征的识别 | 第41-43页 |
| 4.1.1 几何特征 | 第41-42页 |
| 4.1.2 形状特征 | 第42-43页 |
| 4.2 基于HALCON的模板匹配 | 第43-45页 |
| 4.2.1 匹配策略 | 第44页 |
| 4.2.2 相似性度量 | 第44-45页 |
| 4.3 匹配流程 | 第45-46页 |
| 4.4 图像差分 | 第46-47页 |
| 4.5 基于灰阶解析的检测 | 第47-50页 |
| 4.5.1 图像灰度化处理 | 第48页 |
| 4.5.2 图像灰度直方图 | 第48-49页 |
| 4.5.3 Blob分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 载料带缺陷检测与识别的实验验证 | 第51-56页 |
| 5.1 缺陷快速检测 | 第51页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
