| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-35页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究综述 | 第14-33页 |
| ·表面缺陷检测应用的分类 | 第14页 |
| ·表面缺陷在线视觉检测系统的构成 | 第14-16页 |
| ·表面缺陷检测视觉算法的国内外研究现状及其分析 | 第16-30页 |
| ·Otsu准则下的阈值分割方法研究现状 | 第30-31页 |
| ·视觉显著模型研究现状 | 第31-33页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第33-35页 |
| 第2章 基于改进Otsu法的均质表面缺陷检测方法 | 第35-61页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·一维Otsu分割及其在均质表面缺陷检测中的应用 | 第35-38页 |
| ·均质表面缺陷检测中光照不均对Otsu分割质量的影响 | 第35-37页 |
| ·均质表面缺陷检测中噪声对Otsu分割质量的影响 | 第37-38页 |
| ·传统一维Otsu法与典型二维Otsu法 | 第38-42页 |
| ·传统一维Otsu阈值计算方法 | 第38页 |
| ·典型二维Otsu法及其类间离散度测度分析 | 第38-42页 |
| ·一维Otsu阈值的快速计算 | 第42-49页 |
| ·算法原理 | 第42-44页 |
| ·快速计算算法 | 第44-47页 |
| ·时间性能分析 | 第47-48页 |
| ·算法性能实验比较 | 第48-49页 |
| ·基于直线截距直方图的Otsu阈值计算 | 第49-58页 |
| ·直线截距直方图的建立 | 第49-50页 |
| ·基于直线截距直方图的Otsu分割算法 | 第50-51页 |
| ·算法抗噪能力分析与比较 | 第51-53页 |
| ·算法计算复杂度分析与比较 | 第53页 |
| ·算法性能实验比较 | 第53-58页 |
| ·均质表面缺陷目标检测方法 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第3章 基于显著性分析和快速Otsu分割的纹理表面缺陷检测方法 | 第61-84页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·纹理表面缺陷的显著性 | 第61-63页 |
| ·检测方法概述 | 第63-64页 |
| ·检测方法框架 | 第63-64页 |
| ·检测方法的优点 | 第64页 |
| ·视觉显著图计算模型 | 第64-80页 |
| ·现有主要模型对表面缺陷检测的适用性分析 | 第64-66页 |
| ·本文视觉显著图计算模型 | 第66-80页 |
| ·纹理表面缺陷目标检测方法 | 第80-82页 |
| ·基于快速Otsu分割的显著图特征提取 | 第80-81页 |
| ·基于显著图特征的表面缺陷判定 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第4章 基于局部快速Otsu分割的微小表面缺陷检测方法 | 第84-96页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·Otsu法在微小目标分割中的性能分析 | 第84-87页 |
| ·微小表面缺陷检测方法 | 第87-95页 |
| ·表面图像的预处理 | 第87-89页 |
| ·微小表面缺陷区域搜寻 | 第89-92页 |
| ·检测算法流程 | 第92-94页 |
| ·算法时间性能分析 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 表面图像在线采集与缺陷检测实验 | 第96-112页 |
| ·表面图像在线采集实验 | 第96-100页 |
| ·运动控制实验平台 | 第96页 |
| ·表面图像高速采集子系统 | 第96-98页 |
| ·构建的表面图像在线采集实验平台 | 第98-99页 |
| ·表面图像在线采集的对象 | 第99页 |
| ·表面图像在线采集软件 | 第99-100页 |
| ·均质表面缺陷检测实验 | 第100-104页 |
| ·纹理表面缺陷检测实验 | 第104-110页 |
| ·化纤布瑕疵检测实验 | 第104-107页 |
| ·手机触摸屏表面缺陷检测实验 | 第107-110页 |
| ·微小表面缺陷检测实验 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第6章 总结与展望 | 第112-115页 |
| ·总结与创新 | 第112-113页 |
| ·展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 攻读学位期间主持和参与的科研项目 | 第125-126页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科研成果 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
