| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 工件表面缺陷检测技术及研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 人工检测方法 | 第11页 |
| 1.2.2 无损检测方法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 机器视觉检测方法 | 第13页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 2 复杂端面的缺陷检测系统 | 第16-28页 |
| 2.1 缺陷检测系统方案设计 | 第16-21页 |
| 2.1.1 图像硬件的选择 | 第16-18页 |
| 2.1.2 图像采集系统的设计 | 第18-20页 |
| 2.1.3 系统的软件结构设计 | 第20-21页 |
| 2.2 图像预处理 | 第21-27页 |
| 2.2.1 图像滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.2 图像二值化 | 第22-24页 |
| 2.2.3 目标区域的提取 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于Delaunay三角剖分的缺陷检测 | 第28-38页 |
| 3.1 光栅中心线的提取 | 第28-30页 |
| 3.1.1 边缘法 | 第28页 |
| 3.1.2 细化法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 阈值法 | 第29页 |
| 3.1.4 改进的阈值法求中心线 | 第29-30页 |
| 3.2 形态学分析的端面缺陷粗提取 | 第30-34页 |
| 3.2.1 目标区域填充和小区域的剔除 | 第31-32页 |
| 3.2.2 缺陷区域的粗提取 | 第32-34页 |
| 3.3 Delaunay三角剖分的缺陷精确提取 | 第34-36页 |
| 3.3.1 Delaunay三角剖分算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 端面缺陷的精确提取 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于DBSCAN聚类密度算法的缺陷检测 | 第38-45页 |
| 4.1 DBSCAN聚类算法的基本思想 | 第39-40页 |
| 4.2 DBSCAN聚类密度算法的缺陷检测 | 第40-43页 |
| 4.2.1 数据的预处理 | 第41页 |
| 4.2.2 各个分区的初始化参数Eps和Minpts的确定 | 第41-43页 |
| 4.3 基于DBSCAN聚类算法的实验结果分析 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于光度立体算法的缺陷检测 | 第45-56页 |
| 5.1 采集装置的搭建 | 第45-47页 |
| 5.2 基于光度立体算法的缺陷检测 | 第47-54页 |
| 5.2.1 阴影和高光区的处理 | 第47-50页 |
| 5.2.2 光度立体曲面重建 | 第50-53页 |
| 5.2.3 根据重建后的高度检测出缺陷轮廓 | 第53-54页 |
| 5.3 实验数据分析 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结和展望 | 第56-57页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 个人简历及研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |