玻璃瓶垂直度和异物的工业视觉检测系统的研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·工业视觉系统 | 第7-10页 |
| ·工业视觉系统的发展 | 第7页 |
| ·工业视觉系统的特点 | 第7-10页 |
| ·工业视觉系统的构成 | 第10页 |
| ·本课题的来源及研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 基于计算机立体视觉的垂直度计算 | 第14-31页 |
| ·垂直度的计算原理 | 第14-15页 |
| ·垂直度的定义和理解 | 第14页 |
| ·双目视觉计算原理 | 第14-15页 |
| ·图像的获取 | 第15-18页 |
| ·图像采集卡 | 第16-17页 |
| ·摄像机 | 第17-18页 |
| ·垂直度检测算法的研究与实验结果 | 第18-27页 |
| ·算法的基本流程 | 第18页 |
| ·玻璃瓶边缘的提取 | 第18-23页 |
| ·玻璃瓶轮廓点的跟踪与补偿 | 第23-27页 |
| ·玻璃瓶垂直度的计算 | 第27页 |
| ·垂直度误差的分析 | 第27-31页 |
| ·角度误差 | 第28页 |
| ·标准误差 | 第28-30页 |
| ·结论 | 第30-31页 |
| 第三章分区自适应瓶底异物检测 | 第31-48页 |
| ·异物检测的主要困难 | 第31-32页 |
| ·异物的复杂多变 | 第31-32页 |
| ·伪异物的干设 | 第32页 |
| ·几种瓶底图像拍摄方案的设计与比较 | 第32-34页 |
| ·异物检测算法的研究与实验结果 | 第34-44页 |
| ·算法的基本流程 | 第34页 |
| ·瓶底图像的阈值分割 | 第34-37页 |
| ·瓶底感兴趣圆的检测 | 第37-40页 |
| ·瓶底异物的提取 | 第40-44页 |
| ·异物判断 | 第44-48页 |
| ·异物特征的提取与选择 | 第44-46页 |
| ·分类器的设计 | 第46-48页 |
| 第四章 垂直度、异物检测软件的优化 | 第48-55页 |
| ·使用编译器优化软件 | 第48-50页 |
| ·编译器优化原理 | 第48-49页 |
| ·优化实现及实验结果 | 第49-50页 |
| ·采用 MMX 技术优化软件 | 第50-55页 |
| ·MMX 技术简介 | 第50页 |
| ·MMX 技术优化原理 | 第50-52页 |
| ·Canny 算子的 MMX 实现 | 第52-53页 |
| ·实验及结论 | 第53-55页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |
