| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外焊缝提取研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 视觉系统设计与标定 | 第16-22页 |
| 2.1 机器视觉系统的组成与选型 | 第16-19页 |
| 2.1.1 机器视觉系统的组成 | 第16页 |
| 2.1.2 机器视觉系统的选型 | 第16-19页 |
| 2.2 机器视觉系统标定 | 第19-21页 |
| 2.2.1 相机标定 | 第19-20页 |
| 2.2.2 机器人手眼标定原理 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 焊缝图像预处理算法 | 第22-59页 |
| 3.1 焊缝区域定位 | 第22-34页 |
| 3.1.1 基于灰度阈值的图像分割方法 | 第23-26页 |
| 3.1.2 基于局部分形和二维Otsu的焊缝图像分割方法 | 第26-28页 |
| 3.1.3 本节实验结果与分析 | 第28-34页 |
| 3.2 焊缝区域平滑 | 第34-45页 |
| 3.2.1 双边滤波 | 第34-36页 |
| 3.2.2 引导滤波 | 第36-39页 |
| 3.2.3 本节实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 3.3 焊缝区域增强 | 第45-57页 |
| 3.3.1 能量特性 | 第46-48页 |
| 3.3.2 频域图像增强 | 第48-50页 |
| 3.3.3 小波变换 | 第50-51页 |
| 3.3.4 基于能量调整的焊缝区域增强算法 | 第51-55页 |
| 3.3.5 本节实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 焊缝提取与拟合插值 | 第59-73页 |
| 4.1 焊缝边缘检测与提取 | 第59-69页 |
| 4.1.1 经典边缘检测算子 | 第59-61页 |
| 4.1.2 传统的Canny边缘检测算法 | 第61-62页 |
| 4.1.3 改进的Canny边缘检测算法 | 第62-63页 |
| 4.1.4 焊缝提取算法 | 第63-65页 |
| 4.1.5 本节实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 4.2 焊缝拟合插值 | 第69-72页 |
| 4.2.1 最小二乘法曲线拟合 | 第69页 |
| 4.2.2 三次样条法曲线拟合 | 第69-70页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第70-72页 |
| 4.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |