基于机器视觉的标签缺陷检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 印刷品自动缺陷检测国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 缺陷检测系统总体设计 | 第15-21页 |
| 2.1 总体设计方案和难点分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 难点分析 | 第15页 |
| 2.1.2 设计方案 | 第15-17页 |
| 2.2 硬件设备的选型 | 第17-19页 |
| 2.2.1 光源 | 第17-18页 |
| 2.2.2 工业相机 | 第18页 |
| 2.2.3 光学镜头 | 第18-19页 |
| 2.3 软件模块介绍 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像预处理 | 第21-37页 |
| 3.1 图像降噪 | 第21-29页 |
| 3.1.1 标签图像的噪声来源 | 第21-22页 |
| 3.1.2 均值滤波 | 第22-25页 |
| 3.1.3 中值滤波 | 第25-28页 |
| 3.1.4 实验结果与分析 | 第28-29页 |
| 3.2 图像灰度增强 | 第29-35页 |
| 3.2.1 全局线性变换 | 第30-32页 |
| 3.2.2 分段线性变换 | 第32-34页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 图像配准 | 第37-59页 |
| 4.1 图像配准的基础知识 | 第37-39页 |
| 4.1.1 配准的数学模型 | 第37页 |
| 4.1.2 配准的几何变换 | 第37-39页 |
| 4.2 相位相关配准算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 估算平移参数 | 第39-40页 |
| 4.2.2 估算旋转和缩放参数 | 第40-42页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.3 SURF特征配准算法 | 第43-52页 |
| 4.3.1 特征点检测 | 第44-47页 |
| 4.3.2 特征点描述 | 第47-48页 |
| 4.3.3 特征点匹配 | 第48-50页 |
| 4.3.4 剔除误匹配点对 | 第50-51页 |
| 4.3.5 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 4.4 Farneback光流配准算法 | 第52-57页 |
| 4.4.1 多项式展开 | 第52-53页 |
| 4.4.2 光流的位移估计 | 第53-56页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 缺陷检测 | 第59-73页 |
| 5.1 缺陷检测算法 | 第59-63页 |
| 5.1.1 差分法 | 第59-60页 |
| 5.1.2 分层检测法 | 第60-61页 |
| 5.1.3 金字塔分层检测法 | 第61-62页 |
| 5.1.4 缺陷检测算法的分析与比较 | 第62-63页 |
| 5.2 图像分割 | 第63-64页 |
| 5.3 形态学处理 | 第64-70页 |
| 5.3.1 腐蚀和膨胀 | 第64-67页 |
| 5.3.2 开运算和闭运算 | 第67-68页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第68-70页 |
| 5.4 待测标签的判定 | 第70-72页 |
| 5.5 本章总结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
