| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-21页 |
| ·计算机视觉检测技术 | 第7-11页 |
| ·计算机视觉概述 | 第7-8页 |
| ·计算机视觉检测概述 | 第8页 |
| ·计算机视觉检测的国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·图像融合技术 | 第11-17页 |
| ·图像融合技术的概念 | 第11-12页 |
| ·图像融合的层次 | 第12-14页 |
| ·图像融合的基本流程 | 第14-15页 |
| ·图像融合的发展与现状 | 第15-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第17-18页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 检测系统总体方案及检测理论基础 | 第21-39页 |
| ·视觉检测系统的一般模式 | 第21页 |
| ·检测系统的总体方案 | 第21-29页 |
| ·本文检测系统功能需求 | 第21-22页 |
| ·视觉检测系统的基本构成及工作原理 | 第22-23页 |
| ·检测系统硬件的选取 | 第23-29页 |
| ·小波变换理论 | 第29-34页 |
| ·小波变换的定义 | 第29-31页 |
| ·多分辨率分析与正交小波基 | 第31-32页 |
| ·二维小波变换及其快速算法 | 第32-34页 |
| ·基于 LabVIEW 的虚拟仪器技术 | 第34-37页 |
| ·虚拟仪器开发平台LabVIEW | 第35-36页 |
| ·IMAQ Vision 与Vision Builder AI 简介 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 图像预处理与图像配准 | 第39-55页 |
| ·数字图像的噪声种类 | 第39-40页 |
| ·常见的去噪滤波器 | 第40-44页 |
| ·均值滤波器 | 第40-41页 |
| ·中值滤波器 | 第41-42页 |
| ·边缘保持滤波器 | 第42-44页 |
| ·图像配准的理论与方法 | 第44-53页 |
| ·图像配准的定义及数学模型 | 第44页 |
| ·图像变换的类型 | 第44-46页 |
| ·常用的图像配准方法 | 第46-50页 |
| ·本文的图像配准方法 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于小波变换的多聚焦图像融合 | 第55-71页 |
| ·多聚焦图像的成像机理 | 第55-56页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第56-61页 |
| ·小波变换的图像融合过程 | 第57页 |
| ·小波图像融合规则及融合算子 | 第57-60页 |
| ·本文的图像融合方法 | 第60-61页 |
| ·图像融合的效果评价 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于LabVIEW 的齿轮齿形缺陷检测 | 第71-81页 |
| ·系统软件设计 | 第71-73页 |
| ·软件系统工作原理 | 第72页 |
| ·系统工作流程 | 第72-73页 |
| ·建立齿轮模板 | 第73-75页 |
| ·齿轮模板选取 | 第73页 |
| ·齿轮模板设置 | 第73-75页 |
| ·齿轮齿形缺陷的自动检测 | 第75-77页 |
| ·齿轮缺陷检测系统的性能评价 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 摘要 | 第88-90页 |
| Abstract | 第90-92页 |