基于机器视觉的管孔零件尺寸测量系统
| 第1章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 机器视觉系统概述 | 第8-12页 |
| 1．1．1 机器视觉系统的基本概念 | 第8-9页 |
| 1．1．2 机器视觉系统的构成 | 第9页 |
| 1．1．3 机器视觉系统解析 | 第9-12页 |
| 1．2 图像工程概述 | 第12-13页 |
| 1．3 课题研究内容及研究意义 | 第13-17页 |
| 1．3．1 本课题研究背景 | 第13-15页 |
| 1．3．2 课题研究意义及现状 | 第15页 |
| 1．3．3 研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 测量系统组成及设计 | 第17-28页 |
| 2．1 系统组成原理 | 第17-18页 |
| 2．1．1 产品生产线及图像采集测量系统简介 | 第17-18页 |
| 2．1．2 机器视觉系统检测方案 | 第18页 |
| 2．2 硬件设备选择 | 第18-22页 |
| 2．2．1 CCD摄像头 | 第18-19页 |
| 2．2．2 CCD配套镜头 | 第19-20页 |
| 2．2．3 图像数据采集卡 | 第20-21页 |
| 2．2．4 照明光源 | 第21页 |
| 2．2．5 工业 PC机 | 第21-22页 |
| 2．3 系统定标 | 第22-27页 |
| 2．3．1 定标的概念 | 第22页 |
| 2．3．2 标定原理 | 第22页 |
| 2．3．3 图像成像原理 | 第22-25页 |
| 2．3．4 传统标定方法及相互比较 | 第25-26页 |
| 2．3．5 具体标定方案与实现 | 第26-27页 |
| 2．4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像处理及算法研究 | 第28-50页 |
| 3．1 图像预处理 | 第28-35页 |
| 3．1．1 滤波去噪算法 | 第28-31页 |
| 3．1．2 图像二值化 | 第31-35页 |
| 3．2 边缘检测及圆心检测 | 第35-44页 |
| 3．2．1 边缘及检测原理 | 第36-37页 |
| 3．2．2 传统的边缘检测算法 | 第37-40页 |
| 3．2．3 坎尼边缘检测算法 | 第40-41页 |
| 3．2．4 亚像素边缘检测技术 | 第41-43页 |
| 3．2．5 圆心检测技术 | 第43-44页 |
| 3．3 尺寸测量方案 | 第44-50页 |
| 3．3．1 传统圆孔参数测量方法 | 第44-45页 |
| 3．3．2 哈夫变换及改进算法 | 第45-50页 |
| 第4章 测量误差分析 | 第50-56页 |
| 4．1 误差来源及分类 | 第50-53页 |
| 4．2 误差源的综合影响 | 第53-56页 |
| 第5章 测量系统的软件实现 | 第56-63页 |
| 5．1 上位机软件设计的一般原则 | 第56-57页 |
| 5．2 机器视觉检测系统软件的设计 | 第57-59页 |
| 5．2．1 程序设计的模块化原则 | 第57页 |
| 5．2．2 面向对象技术 | 第57-58页 |
| 5．2．3 本系统所应用的编程语言 | 第58-59页 |
| 5．3 板卡驱动 | 第59-60页 |
| 5．4 视觉检测系统软件功能模块 | 第60-63页 |
| 5．4．1 图像采集模块 | 第61页 |
| 5．4．2 图像处理模块 | 第61-63页 |
| 第6章 总结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
