| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉简介 | 第14页 |
| 1.3 机器视觉系统国内外研究现状及其分析 | 第14-18页 |
| 1.3.1 机器视觉系统国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.2 机器视觉系统研究及应用存在的问题 | 第17页 |
| 1.3.3 机器视觉未来发展方向 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于机器视觉的管料自动识别与定位系统需求分析与总体设计 | 第20-27页 |
| 2.1 项目背景 | 第20-21页 |
| 2.1.1 企业简介 | 第20页 |
| 2.1.2 端板焊生产线视觉识别与定位项目需求分析 | 第20-21页 |
| 2.2 相关技术与参数要求 | 第21-23页 |
| 2.2.1 视觉检测机械装置要求 | 第21-23页 |
| 2.2.2 软件系统要求 | 第23页 |
| 2.3 系统总体设计 | 第23-26页 |
| 2.3.1 系统设计原则 | 第23-24页 |
| 2.3.2 系统流程设计 | 第24页 |
| 2.3.3 系统硬件结构设计 | 第24-25页 |
| 2.3.4 系统软件设计 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于机器视觉的管料自动识别与定位系统系统软硬件选型 | 第27-37页 |
| 3.1 相机选择 | 第27-29页 |
| 3.1.1 CCD和CMOS相机概述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 相机像素及分辨率 | 第28页 |
| 3.1.3 相机接口方式 | 第28-29页 |
| 3.2 光源选择 | 第29-30页 |
| 3.2.1 发光类别 | 第29页 |
| 3.2.2 照明方式 | 第29-30页 |
| 3.3 镜头选择 | 第30-31页 |
| 3.4 系统开发平台 | 第31-35页 |
| 3.4.1 PXIe-8840机箱 | 第31-32页 |
| 3.4.2 LabVIEW2015 | 第32-33页 |
| 3.4.3 视觉开发助手Vision Assitant 2015 | 第33-34页 |
| 3.4.4 Sql Server2008 | 第34-35页 |
| 3.5 运动控制系统 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于机器视觉的管料自动识别与定位系统设计 | 第37-44页 |
| 4.1 系统网络拓扑结构设计 | 第37页 |
| 4.2 光源控制及成像环境设计 | 第37-38页 |
| 4.3 软件架构设计 | 第38-39页 |
| 4.4 系统功能模块设计 | 第39-40页 |
| 4.5 图像处理算法流程设计 | 第40-41页 |
| 4.6 数据库设计 | 第41-43页 |
| 4.6.1 数据库和LabVIEW的连接方式 | 第41-42页 |
| 4.6.2 数据库表设计 | 第42-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于机器视觉的管料自动识别与定位系统实现 | 第44-62页 |
| 5.1 系统登录及数据库连接实现 | 第44-46页 |
| 5.2 图像处理实现 | 第46-56页 |
| 5.2.1 图像采集 | 第46-47页 |
| 5.2.2 图像处理及识别 | 第47-56页 |
| 5.3 光源控制及运动控制实现 | 第56-60页 |
| 5.3.1 光源控制实现 | 第56-58页 |
| 5.3.2 运动控制实现 | 第58-60页 |
| 5.4 系统误差分析 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
