| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要内容及具体安排 | 第11-13页 |
| 2 连接器表面缺陷检测概述 | 第13-16页 |
| 2.1 连接器表面缺陷类型介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 连接器表面缺陷检测处理流程 | 第14-15页 |
| 2.3 本章小结 | 第15-16页 |
| 3 图像预处理 | 第16-20页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第16-17页 |
| 3.2 图像去噪处理 | 第17-19页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第17-18页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第18页 |
| 3.2.3 均值滤波与中值滤波实验对比 | 第18-19页 |
| 3.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 4 图像配准研究 | 第20-53页 |
| 4.1 图像配准的数学模型 | 第20-21页 |
| 4.2 图像配准算法的分类 | 第21-23页 |
| 4.2.1 基于灰度的图像配准 | 第21-22页 |
| 4.2.2 基于特征的图像配准 | 第22-23页 |
| 4.3 基于图像边缘特征的图像配准 | 第23-35页 |
| 4.3.1 边缘检测及实验分析 | 第26-30页 |
| 4.3.2 直方图均衡化增强 | 第30-32页 |
| 4.3.3 最大类间方差法(Otsu)分割图像 | 第32-35页 |
| 4.4 基于Sift及Surf特征点配准原理及实验验证 | 第35-42页 |
| 4.4.1 Surf算法 | 第35-40页 |
| 4.4.2 Sift配准及Surf配准实验图及分析 | 第40-42页 |
| 4.5 基于结构特征与Surf特征改进的配准算法 | 第42-51页 |
| 4.5.1 改进算法的总体概述 | 第42-47页 |
| 4.5.2 实验结果展示及分析 | 第47-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 5 连接器图像表面缺陷识别 | 第53-67页 |
| 5.1 连接器表面缺陷分类 | 第53页 |
| 5.2 连接器检测系统对缺陷检测的需求 | 第53页 |
| 5.3 连接器缺陷识别相关图像算法 | 第53-56页 |
| 5.3.1 图像分割 | 第53-54页 |
| 5.3.2 图像差分法 | 第54页 |
| 5.3.3 形态学处理 | 第54-56页 |
| 5.4 塑胶类缺陷检测 | 第56-60页 |
| 5.5 端子类缺陷检测 | 第60-64页 |
| 5.6 连接器缺陷检测Matlab实验界面 | 第64-66页 |
| 5.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第67页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |