| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-38页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第16-18页 |
| ·课题背景 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·机器视觉检测技术综述 | 第18-32页 |
| ·机器视觉检测系统研究现状 | 第20-24页 |
| ·视觉检测算法研究现状 | 第24-32页 |
| ·常见圆钢表面缺陷介绍 | 第32-35页 |
| ·存在的主要问题 | 第35-36页 |
| ·本课题的研究内容 | 第36-38页 |
| 第2章 圆钢表面缺陷检测系统总体设计与成像特征分析 | 第38-66页 |
| ·图像采集系统设计 | 第38-51页 |
| ·总体方案设计 | 第38-40页 |
| ·系统硬件的选取 | 第40-51页 |
| ·图像采集实验 | 第51-60页 |
| ·图像采集装置介绍 | 第51-52页 |
| ·图像采集实验 | 第52-56页 |
| ·圆钢表面成像结果分析 | 第56-60页 |
| ·圆钢表面图像特征分析 | 第60-65页 |
| ·圆钢表面图像整体特征分析 | 第60-63页 |
| ·缺陷图像特征分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第3章 圆钢表面图像预处理算法研究 | 第66-86页 |
| ·圆钢表面图像提取 | 第66-70页 |
| ·圆钢表面图像噪声分析 | 第70-72页 |
| ·图像噪声来源 | 第70页 |
| ·图像退化模型 | 第70-71页 |
| ·图像噪声模型 | 第71-72页 |
| ·圆钢表面图像噪声处理算法研究 | 第72-84页 |
| ·噪声处理算法概述 | 第72-76页 |
| ·噪声处理结果与分析 | 第76-80页 |
| ·圆钢表面图像低通滤波降噪研究 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第4章 圆钢表面凹坑缺陷检测算法研究 | 第86-96页 |
| ·凹坑表面图像特点分析 | 第86-87页 |
| ·基于三角函数和韦伯对比度的凹坑缺陷检测改进算法 | 第87-89页 |
| ·算法改进 | 第87-88页 |
| ·三角函数的选取及闽值分析 | 第88-89页 |
| ·实验结果分析 | 第89页 |
| ·基于下包络韦伯对比度的凹坑缺陷检测算法 | 第89-95页 |
| ·韦伯定律 | 第89-90页 |
| ·LEWC的提出 | 第90-92页 |
| ·LEWC检测算法 | 第92-94页 |
| ·实验结果和讨论 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 圆钢表面多类缺陷检测算法研究 | 第96-106页 |
| ·各类型缺陷的图像共同特征分析 | 第96-97页 |
| ·基于局部环形对比度的圆钢表面缺陷检测算法 | 第97-103页 |
| ·局部环形背景的概念 | 第97-98页 |
| ·局部环形对比度的概念 | 第98-99页 |
| ·阈值分析 | 第99-100页 |
| ·LAC圆钢表面缺陷检测算法 | 第100-102页 |
| ·实验结果和讨论 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-106页 |
| 第6章 圆钢表面缺陷视觉检测算法测试实验 | 第106-122页 |
| ·检测系统软件模块 | 第106-111页 |
| ·软件系统介绍 | 第106-109页 |
| ·软件二次开发 | 第109-111页 |
| ·离线测试 | 第111-118页 |
| ·弱光条件 | 第112-116页 |
| ·强光条件 | 第116-118页 |
| ·在线测试 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 结论与展望 | 第122-126页 |
| 参考文献 | 第126-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第140-141页 |
| 附录 | 第141-162页 |
| 附表 | 第162页 |