| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外缺陷检测研究现状和发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 木门喷漆表面缺陷检测算法研究 | 第15-25页 |
| 2.1 木门喷漆表面缺陷检测算法整体流程 | 第15页 |
| 2.2 木门图像的预处理算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 空间域图像滤波 | 第15-17页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第17-18页 |
| 2.2.3 实验结果分析 | 第18-19页 |
| 2.3 木门喷漆表面缺陷的检测与定位 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于区域分割 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于边缘分割 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于改进的SOBEL算法木门缺陷边缘检测和定位 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 木门喷漆表面缺陷提取和识别 | 第25-34页 |
| 3.1 缺陷特征的描述 | 第25-26页 |
| 3.2 特征提取和特征参数的选取 | 第26-27页 |
| 3.2.1 缺陷特征的计算 | 第26-27页 |
| 3.2.2 缺陷特征的参数分析与选择 | 第27页 |
| 3.3 BP神经网络原理和学习规则 | 第27-29页 |
| 3.4 BP神经网络的设计 | 第29-32页 |
| 3.4.1 网络层数 | 第29-30页 |
| 3.4.2 网络连接初始权值 | 第30页 |
| 3.4.3 期望误差 | 第30页 |
| 3.4.4 输入、输出层神经元个数 | 第30页 |
| 3.4.5 学习效率 | 第30-31页 |
| 3.4.6 隐含层神经元个数 | 第31-32页 |
| 3.5 识别实验与结论 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 木门喷漆表面缺陷检测硬件设计 | 第34-50页 |
| 4.1 系统设计的硬件总体设计方案和硬件选型 | 第34-36页 |
| 4.1.1 系统的总体结构 | 第34页 |
| 4.1.2 光学系统的设计 | 第34-36页 |
| 4.1.3 显示系统的设计 | 第36页 |
| 4.2 木门表面缺陷检测系统开发流程 | 第36-38页 |
| 4.3 NIOSⅡ软核处理器 | 第38-39页 |
| 4.4 缺陷检测系统的SOPC模块设计 | 第39-45页 |
| 4.4.1 CPU定制模块 | 第40-42页 |
| 4.4.2 EPCS控制器模块 | 第42-43页 |
| 4.4.3 SDRAM控制器模块 | 第43-44页 |
| 4.4.4 JTAGUART控制器模块 | 第44-45页 |
| 4.5 缺陷检测系统的SOPC系统的硬件设计 | 第45-49页 |
| 4.5.1 SOPC系统 | 第45-46页 |
| 4.5.2 外部存储电路 | 第46-47页 |
| 4.5.3 配置电路 | 第47-48页 |
| 4.5.4 晶振电路 | 第48-49页 |
| 4.6 缺陷系统的图像采集电路 | 第49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 木门喷漆表面缺陷检测软件设计 | 第50-58页 |
| 5.1 SOPC系统软件原理图设计 | 第50-52页 |
| 5.1.1 PLL模块 | 第50-51页 |
| 5.1.2 FIFO模块 | 第51-52页 |
| 5.2 FPGA硬件系统的集成与下载 | 第52-53页 |
| 5.3 木门喷漆表面缺陷检测的SOPC软件设计 | 第53-57页 |
| 5.3.1 FPGA初始化模块 | 第53页 |
| 5.3.2 图像预处理模块 | 第53-55页 |
| 5.3.3 图像边缘检测模块 | 第55-56页 |
| 5.3.4 VGA显示模块 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 系统仿真与分析 | 第58-66页 |
| 6.1 功能模块的仿真 | 第58-61页 |
| 6.2 检测系统的检测结果和检测效果 | 第61-65页 |
| 6.2.1 图像采集、显示和预处理模块的实验结果 | 第61-62页 |
| 6.2.2 木门喷漆表面的缺陷检测整体效果 | 第62页 |
| 6.2.3 检测系统的资源分析和检测结果标定 | 第62-64页 |
| 6.2.4 木门喷漆表面缺陷检测实验结果与分析 | 第64-65页 |
| 6.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 总结 | 第66页 |
| 7.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76-77页 |