| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 疵病检测技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 本文研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容和论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 边缘检测算法综述 | 第13-20页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 传统边缘检测算子 | 第13-17页 |
| 2.2.1 Roberts边缘检测算子 | 第13-14页 |
| 2.2.2 Sobel边缘检测算子 | 第14页 |
| 2.2.3 Prewitt边缘检测算子 | 第14-15页 |
| 2.2.4 Laplacian边缘检测算子 | 第15-16页 |
| 2.2.5 Kirsch边缘检测算子 | 第16页 |
| 2.2.6 Canny边缘检测算子 | 第16-17页 |
| 2.3 传统边缘检测算法检测结果与比较 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 疵病检测算法 | 第20-40页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 灰度化 | 第20-21页 |
| 3.3 基于梯度自适应阈值、SOBEL算子和分块二值化的边缘检测算法 | 第21-29页 |
| 3.3.1 梯度图像自适应阈值分割 | 第22-24页 |
| 3.3.2 Sobel算子边缘检测 | 第24页 |
| 3.3.3 分块二值化 | 第24-29页 |
| 3.4 基于自适应区域生长的划痕断点连接算法 | 第29-35页 |
| 3.4.1 孔洞填充和去除小面积 | 第29-31页 |
| 3.4.2 断点连接 | 第31-35页 |
| 3.5 基于分段局部区域最小外接矩形的弯曲划痕参数测量算法 | 第35-39页 |
| 3.5.1 连通域标记 | 第35页 |
| 3.5.2 最小外接矩形(MER)算法的提出 | 第35页 |
| 3.5.3 MER算法原理 | 第35-36页 |
| 3.5.4 分段局部区域MER法 | 第36-37页 |
| 3.5.5 划分区段数和长度 | 第37页 |
| 3.5.6 分段方法 | 第37页 |
| 3.5.7 具体算法流程 | 第37-38页 |
| 3.5.8 保存疵病信息 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 光学镜片表面疵病检测系统设计 | 第40-53页 |
| 4.1 系统的开发工具及工具的选择 | 第40页 |
| 4.2 检测系统成像原理 | 第40-41页 |
| 4.3 系统架构设计 | 第41-42页 |
| 4.4 图像处理系统流程 | 第42-47页 |
| 4.4.1 图像标定 | 第42-43页 |
| 4.4.2 图像采集 | 第43-45页 |
| 4.4.3 预处理 | 第45页 |
| 4.4.4 图像拼接 | 第45-47页 |
| 4.5 疵病统计 | 第47-52页 |
| 4.5.1 国家标准 | 第48-49页 |
| 4.5.2 麻点去重 | 第49-51页 |
| 4.5.3 判断等级 | 第51-52页 |
| 4.5.4 疵病检测结果 | 第52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |