基于图像处理的微小元件端面裂纹及缺陷检测算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 裂纹检测算法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 缺陷检测算法 | 第13页 |
| 1.3 本文内容章节安排 | 第13-15页 |
| 2 图像采集 | 第15-26页 |
| 2.1 图像采集系统概述 | 第15页 |
| 2.2 图像采集系统的硬件选型 | 第15-22页 |
| 2.2.1 图像采集系统相机选型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 图像采集系统镜头选型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 图像采集系统光源选型 | 第18-22页 |
| 2.3 图像采集系统的搭建及采集结果 | 第22-24页 |
| 2.3.1 裂纹图像采集系统的搭建及采集结果 | 第22-23页 |
| 2.3.2 缺陷图像采集系统的搭建及采集结果 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 裂纹检测算法的研究 | 第26-43页 |
| 3.1 裂纹图像检测算法概述 | 第26-27页 |
| 3.2 感兴趣区域的获取 | 第27-28页 |
| 3.3 图像分割 | 第28-32页 |
| 3.3.1 双边滤波阈值 | 第29-30页 |
| 3.3.2 局部灰度差 | 第30-32页 |
| 3.4 张量投票 | 第32-37页 |
| 3.4.1 二阶张量的表示 | 第33-34页 |
| 3.4.2 二阶张量的投票过程 | 第34-35页 |
| 3.4.3 张量投票的结果分析 | 第35-37页 |
| 3.5 完整裂纹的连接 | 第37页 |
| 3.6 检测结果分析 | 第37-42页 |
| 3.6.1 算法性能评估 | 第37-41页 |
| 3.6.2 最优参数的选择 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 元件缺陷检测算法 | 第43-60页 |
| 4.1 元件缺陷图像的预处理 | 第43-45页 |
| 4.1.1 图像中元件的定位 | 第43-44页 |
| 4.1.2 图像平滑 | 第44-45页 |
| 4.2 提取中心线 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Steger算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 中心线段的连接 | 第47-48页 |
| 4.3 曲线的拟合 | 第48-52页 |
| 4.3.1 最小二乘法原理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 最小二乘法线性拟合 | 第50-51页 |
| 4.3.3 模板线的建立 | 第51-52页 |
| 4.4 缺陷区域的获取 | 第52-56页 |
| 4.4.1 根据模板线寻找偏离点 | 第53-54页 |
| 4.4.2 获取缺陷区域 | 第54-56页 |
| 4.5 实验结果及与分析 | 第56-59页 |
| 4.5.1 稳定性评估 | 第57-58页 |
| 4.5.2 运行速度评估 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 个人简介、在校期间发表的学术论文与科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
