机器视觉在笔记本电脑冲件检测中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 机器视觉技术简介 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外机器视觉技术在制造领域的发展和应用 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外机器视觉技术的发展与应用现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内机器视觉技术的发展与应用现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第15-17页 |
| 第二章 笔记本电脑冲件检测系统总体设计 | 第17-28页 |
| 2.1 系统的功能概述 | 第17页 |
| 2.2 系统的总体设计 | 第17-27页 |
| 2.2.1 系统硬件设计 | 第17-19页 |
| 2.2.2 主要硬件的选择 | 第19-25页 |
| 2.2.3 软件系统设计 | 第25-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 笔记本电脑冲件图像畸变校正与系统标定 | 第28-43页 |
| 3.1 畸变和畸变的校正 | 第28-37页 |
| 3.1.1 畸变 | 第28-30页 |
| 3.1.2 畸变的校正 | 第30-37页 |
| 3.2 系统的标定 | 第37-41页 |
| 3.2.1 图像标定的介绍 | 第37-39页 |
| 3.2.2 标定的实施 | 第39-41页 |
| 3.3 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 笔记本电脑冲件检测技术研究 | 第43-59页 |
| 4.1 笔记本电脑冲件检测系统的图像预处理 | 第43-50页 |
| 4.1.1 灰度阈值法图像的分割 | 第43-44页 |
| 4.1.2 阈值的确定 | 第44-47页 |
| 4.1.3 灰度图像的二值化 | 第47-48页 |
| 4.1.4 图像的去噪声 | 第48-50页 |
| 4.2 多种边缘检测分割算法的研究 | 第50-57页 |
| 4.2.1 各种边缘检测的梯度算子 | 第51-53页 |
| 4.2.2 高斯-拉普拉斯算子 | 第53-54页 |
| 4.2.3 数学形态学边缘检测算法 | 第54-55页 |
| 4.2.4 各种边缘检测算法分割效果分析 | 第55-57页 |
| 4.3 图元面积的计算 | 第57-58页 |
| 4.4 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 笔记本电脑冲件检测系统集成与实验 | 第59-69页 |
| 5.1 笔记本电脑冲件检测的系统概述 | 第59-60页 |
| 5.2 系统的连接 | 第60-61页 |
| 5.3 笔记本电脑冲件检测系统的软件设计 | 第61-65页 |
| 5.4 系统的准确性测试和重复性检验 | 第65-68页 |
| 5.4.1 系统的准确性测试 | 第65-67页 |
| 5.4.2 系统的重复性检验 | 第67-68页 |
| 5.5 小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 机器视觉技术今后发展与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第74页 |
