基于视觉的零件特征识别与分类方法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题背景 | 第11页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 图像预处理技术的研究 | 第16-23页 |
| ·图像的校正 | 第16页 |
| ·图像对比度增强 | 第16-17页 |
| ·图像平滑 | 第17-19页 |
| ·二值化 | 第19-20页 |
| ·形态学操作 | 第20-21页 |
| ·边缘检测 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 零件图像的特征提取和识别分类方法的研究 | 第23-38页 |
| ·常用的特征提取方法 | 第23页 |
| ·零件图像特征提取方法 | 第23-28页 |
| ·零件图像的几何特征 | 第24-25页 |
| ·零件图像的形状特征 | 第25-27页 |
| ·零件图像的特征选择 | 第27-28页 |
| ·图像识别分类的方法 | 第28-34页 |
| ·模板匹配法 | 第28-30页 |
| ·支持向量机法 | 第30-34页 |
| ·零件识别分类的设计 | 第34-37页 |
| ·采用模板匹配法进行零件识别分类的设计 | 第34-36页 |
| ·采用支持向量机法进行零件识别分类的设计 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 零件位姿识别方法的研究 | 第38-45页 |
| ·相机标定 | 第38-43页 |
| ·相机标定方法 | 第38-39页 |
| ·参考坐标系 | 第39-41页 |
| ·相机模型 | 第41-43页 |
| ·位姿计算 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于视觉的零件识别分类系统的设计与实现 | 第45-56页 |
| ·基于视觉的零件识别分类系统的要求 | 第45页 |
| ·系统硬件的设计与环境搭建 | 第45-47页 |
| ·系统软件的设计 | 第47-50页 |
| ·系统架构设计 | 第47页 |
| ·系统模块设计 | 第47-48页 |
| ·系统的流程设计 | 第48-50页 |
| ·软件开发环境 | 第50页 |
| ·零件识别分类系统的实现 | 第50-55页 |
| ·零件图像采集模块的实现 | 第50页 |
| ·零件图像预处理模块的实现 | 第50页 |
| ·零件识别分类模块的实现 | 第50-51页 |
| ·零件位姿识别模块的实现 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 实验结果和分析 | 第56-63页 |
| ·零件识别分类的结果和分析 | 第56-60页 |
| ·模板匹配法识别分类的实验结果 | 第57-58页 |
| ·支持向量机法(SVM)分类的实验结果 | 第58-59页 |
| ·异常零件图像测试 | 第59页 |
| ·两种识别分类方法的结果分析 | 第59-60页 |
| ·零件位姿识别实验 | 第60-61页 |
| ·误差分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表文章 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
