基于机器视觉的批量零件自动检测系统的研制与工程应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·批量零件自动检测系统的研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外视觉检测的研究现状 | 第13-16页 |
| ·课题的研究背景与主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·课题的研究背景 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·课题中涉及到图像的预处理技术 | 第18-26页 |
| ·图像获取 | 第19-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-26页 |
| 第二章 零件图像特征的自动提取 | 第26-39页 |
| ·直线、圆弧提取 | 第26-36页 |
| ·直线特征提取 | 第26-31页 |
| ·圆弧特征提取 | 第31-36页 |
| ·特征点提取技术 | 第36-38页 |
| ·HARRIS角点检测 | 第36-37页 |
| ·优化的Harris角点检测算法及实验效果 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第三章 超视场零件全景图像的获取技术 | 第39-53页 |
| ·全景图像获取的原理 | 第39-41页 |
| ·机器视觉测量装置的基本结构 | 第39-40页 |
| ·图像拼接数学模型分析 | 第40-41页 |
| ·常用的图像拼接方法 | 第41-46页 |
| ·基于运动定位控制的图像拼接 | 第41-44页 |
| ·基于软件算法的图像拼接 | 第44-46页 |
| ·自适应快速精确图像拼接方法 | 第46-52页 |
| ·系统运动定位误差自标定方法 | 第46-50页 |
| ·图像特征信息的计算方法 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 批量零件自动检测方法 | 第53-66页 |
| ·图像测量 | 第53-54页 |
| ·批量零件自动检测 | 第54-60页 |
| ·图像相似度的检测 | 第60页 |
| ·图像配准 | 第60-65页 |
| ·图像配准原理 | 第61-62页 |
| ·本系统软件的图像配准方法 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 实验验证 | 第66-80页 |
| ·检测系统平台概述 | 第66-69页 |
| ·检测系统的硬件平台 | 第66-67页 |
| ·检测系统的软件平台 | 第67-69页 |
| ·系统标定 | 第69-71页 |
| ·系统精度标定 | 第69-71页 |
| ·硬件系统定位误差标定 | 第71页 |
| ·全景图像获取实验 | 第71-74页 |
| ·实验过程 | 第71-74页 |
| ·实验结果 | 第74页 |
| ·图像预处理 | 第74-75页 |
| ·自动检测实验 | 第75-79页 |
| ·实验对象 | 第75-76页 |
| ·实验过程及结果 | 第76-78页 |
| ·实验结果的精度与效率分析 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·全文总结 | 第80页 |
| ·本文的创新点 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
