基于机器视觉的零部件质量检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景、意义及来源 | 第10-11页 |
| 1.2 视觉检测技术国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 图像处理技术的现状和发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容与章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 视觉检测系统的设计与分析 | 第17-26页 |
| 2.1 视觉检测组成和工作流程 | 第17-18页 |
| 2.2 相机的分析与选择 | 第18-19页 |
| 2.3 镜头的分析与确定 | 第19-20页 |
| 2.4 光源和照明方式的分析与选择 | 第20-22页 |
| 2.5 运动装置的设计 | 第22-23页 |
| 2.6 程序设计软件 | 第23页 |
| 2.7 零部件质量检测的总体方案设计 | 第23-25页 |
| 2.8 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 检测系统的相机标定 | 第26-36页 |
| 3.1 机器视觉的相机标定技术 | 第26-31页 |
| 3.1.1 相机的成像原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 相机的参数标定 | 第27-29页 |
| 3.1.3 镜头的畸变 | 第29-30页 |
| 3.1.4 相机标定概述 | 第30-31页 |
| 3.2 本文检测的相机标定技术 | 第31-35页 |
| 3.2.1 标定原理与设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 标定的流程 | 第32-34页 |
| 3.2.3 几何畸变图像校正 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 螺栓表面的螺纹缺陷检测 | 第36-57页 |
| 4.1 表面质量分析 | 第36页 |
| 4.2 图像的预处理 | 第36-43页 |
| 4.2.1 图像的灰度变换 | 第37-38页 |
| 4.2.2 图像的去噪 | 第38-43页 |
| 4.3 基于纹理分析的特征提取 | 第43-56页 |
| 4.3.1 纹理的分析方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 灰度梯度共生矩阵及测试设计 | 第44-49页 |
| 4.3.3 基于层次聚类特征参数的确定 | 第49-51页 |
| 4.3.4 基于贝叶斯判别的缺陷检测 | 第51-53页 |
| 4.3.5 基于BP神经网络的缺陷检测 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 气门关键部位的几何尺寸检测 | 第57-78页 |
| 5.1 几何参数分析 | 第57-58页 |
| 5.2 测量系统的标定 | 第58页 |
| 5.3 图像的预处理 | 第58-62页 |
| 5.3.1 基于模糊增强算子的图像增强 | 第58-60页 |
| 5.3.2 图像二值化 | 第60-62页 |
| 5.4 图像边缘特征提取 | 第62-69页 |
| 5.4.1 边缘算法的分析 | 第62-64页 |
| 5.4.2 各种边缘算子的比较 | 第64页 |
| 5.4.3 亚像素的定位分析 | 第64-67页 |
| 5.4.4 边缘算法的确定 | 第67页 |
| 5.4.5 结果及试验分析 | 第67-69页 |
| 5.5 长度的测量 | 第69-71页 |
| 5.6 直径的测量 | 第71-74页 |
| 5.6.1 外径的测量 | 第71-73页 |
| 5.6.2 孔径的测量 | 第73-74页 |
| 5.7 角度的测量 | 第74-75页 |
| 5.8 误差分析 | 第75-76页 |
| 5.9 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78页 |
| 6.2 工作展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 附录（部分主要程序） | 第86-94页 |
