基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·本研究内容与方法 | 第14-16页 |
| 第2章 焊缝图像采集及缺陷提取算法研究 | 第16-34页 |
| ·焊缝图像采集 | 第16-21页 |
| ·实验平台搭建 | 第16-17页 |
| ·摄像机的选择 | 第17-20页 |
| ·检测软件设计 | 第20-21页 |
| ·图像预处理 | 第21-23页 |
| ·焊缝缺陷提取 | 第23-28页 |
| ·SUSAN算法基本思想 | 第24-25页 |
| ·模板和闽值的选取 | 第25-28页 |
| ·图像后处理 | 第28页 |
| ·不同边缘检测算法比较 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-34页 |
| 第3章 焊缝缺陷特征选取与计算 | 第34-48页 |
| ·焊缝缺陷种类 | 第34-37页 |
| ·焊缝缺陷特征参数选取 | 第37-38页 |
| ·长宽比R | 第37页 |
| ·圆形度E | 第37-38页 |
| ·等效面积K | 第38页 |
| ·填充指数ε | 第38页 |
| ·特征参数计算 | 第38-46页 |
| ·焊缝缺陷长轴长度L1与短轴长度L2 | 第39-41页 |
| ·焊缝缺陷面积S | 第41-42页 |
| ·焊缝缺陷周长C | 第42页 |
| ·焊缝缺陷在两坐标轴上投影Lx与Ly | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于支持向量机的缺陷识别方法研究 | 第48-60页 |
| ·模式识别概述 | 第48-49页 |
| ·基于LIBSVM的模式识别方法 | 第49-57页 |
| ·支持向量机简介 | 第49-50页 |
| ·生成支持向量机模型 | 第50-53页 |
| ·对未知缺陷类型进行识别 | 第53-57页 |
| ·底片等级评定 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 软件编写 | 第60-66页 |
| ·软件系统构成 | 第60-65页 |
| ·单幅图像处理 | 第61-63页 |
| ·连续图像处理 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第89页 |
