| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉发展历程 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外机器视觉技术研究现状综述 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 视觉检测系统的分析与设计 | 第20-27页 |
| 2.1 工业相机的选型 | 第20-22页 |
| 2.2 光源和照明方式的选择 | 第22-24页 |
| 2.3 镜头的选择 | 第24页 |
| 2.4 视觉系统软件环境 | 第24-26页 |
| 2.5 视觉检测整体方案设计 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 机械零件图像的预处理技术研究 | 第27-34页 |
| 3.1 图像的灰度变换 | 第27页 |
| 3.2 图像的噪声处理 | 第27-29页 |
| 3.3 图像的灰度直方图 | 第29页 |
| 3.4 灰度图像的二值化 | 第29-30页 |
| 3.5 像素级边缘检测 | 第30-32页 |
| 3.6 亚像素边缘 | 第32-33页 |
| 3.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 机械零件的平行度、垂直度检测 | 第34-41页 |
| 4.1 机械零件的平行度和垂直度检测概述 | 第34页 |
| 4.2 量块的平行度和垂直度检测 | 第34-40页 |
| 4.2.1 像素当量标定 | 第35-37页 |
| 4.2.2 最小二乘法 | 第37页 |
| 4.2.3 量块的平行度检测 | 第37-39页 |
| 4.2.4 量块垂直度的检测 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 轴类零件同轴度检测研究 | 第41-50页 |
| 5.1 轴类零件的同轴度误差检测概述 | 第41-42页 |
| 5.2 同轴度误差的算法研究 | 第42-43页 |
| 5.2.1 同轴度公差的定义 | 第42页 |
| 5.2.2 建立同轴度误差模型 | 第42-43页 |
| 5.3 阶梯轴同轴度误差检测 | 第43-48页 |
| 5.3.1 相机标定 | 第43-44页 |
| 5.3.2 图像获取以及边缘检测 | 第44-48页 |
| 5.3.3 数据处理及实验结果 | 第48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第6章 机械零件的外形缺陷检测 | 第50-63页 |
| 6.1 机械零件的外形缺陷检测概述 | 第50-51页 |
| 6.2 齿轮图像采集及预处理 | 第51-53页 |
| 6.2.1 齿轮图像采集 | 第51页 |
| 6.2.2 齿轮图像的预处理 | 第51-52页 |
| 6.2.3 图像分割 | 第52-53页 |
| 6.3 齿轮参数获取 | 第53-54页 |
| 6.3.1 获取齿顶圆直径和齿根圆直径 | 第53页 |
| 6.3.2 齿轮齿数、模数、分度圆直径和基圆直径的获取 | 第53-54页 |
| 6.4 齿轮轮齿的检测 | 第54-56页 |
| 6.4.1 根据齿轮参数画出标准轮齿轮廓 | 第54-55页 |
| 6.4.2 获取待测齿轮的轮齿轮廓 | 第55-56页 |
| 6.5 Hausdorff距离 | 第56-57页 |
| 6.6 齿轮轮齿缺陷的检测方法 | 第57-59页 |
| 6.7 应用实例 | 第59-62页 |
| 6.7.1 断齿的检测 | 第59-61页 |
| 6.7.2 磨损齿轮轮齿的检测 | 第61-62页 |
| 6.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 全文总结 | 第63页 |
| 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |