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基于计算机视觉的小尺寸零件精密测量技术研究

第一章 绪论第1-25页
   ·计算机视觉理论及其发展第10-13页
   ·计算机视觉检测的目的及意义第13-15页
   ·计算机视觉检测现状及趋势第15-23页
     ·国内外视觉检测的现状第15-22页
     ·视觉检测存在问题及发展趋势第22-23页
   ·本课题背景及主要研究内容第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第二章 视觉检测系统第25-32页
   ·视觉检测系统的分类第25页
   ·视觉检测系统的性能评价指标第25-26页
   ·视觉检测系统的组成第26-29页
     ·系统组成第26-27页
     ·硬件及其选用第27-29页
     ·软件第29页
   ·视觉检测系统的关键技术第29-31页
     ·图像采集第29-30页
     ·图像处理第30页
     ·系统标定第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 数字图像常规处理技术第32-59页
   ·概述第32页
   ·图像噪声及滤波处理第32-35页
     ·数字图像中的噪声第32-33页
     ·数字图像的滤波第33-35页
   ·数字图像的边缘检测和常用算法第35-50页
     ·经典的边缘检测方法第36-44页
     ·基于神经网络的边缘检测第44-46页
     ·基于小波变换的边缘检测第46-49页
     ·其它边缘检测方法第49-50页
   ·图像分割第50-56页
     ·概述第50-51页
     ·灰度阈值分割的基本概念第51-52页
     ·简单阈值选取第52-53页
     ·最佳阈值选取第53-54页
     ·P参数法第54-55页
     ·阈值自动选取的最大类间方差法第55页
     ·区域生长及分类合并法第55-56页
   ·算法比较第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 特征提取及亚像素定位第59-98页
   ·HOUGH变换第59-69页
     ·Hough变换检测直线第60-62页
     ·Hough变换检测圆第62-64页
     ·本文变换方法第64-67页
     ·实验第67-69页
   ·曲线特征点提取第69-76页
     ·角点检测第69-70页
     ·切点及拐点检测第70页
     ·本文特征点检测方法第70-75页
     ·实验第75-76页
   ·亚像素定位第76-97页
     ·视觉测量数学模型第77-78页
     ·常见亚像素定位算法第78-90页
     ·本文亚像素细分方法第90-97页
   ·本章小结第97-98页
第五章 齿形链链板视觉测量系统第98-116页
   ·视觉检测系统第98-102页
     ·被测零件第99-100页
     ·硬件选用第100-101页
     ·软件流程图第101-102页
   ·图像处理第102-104页
     ·图像采集及预处理第102-103页
     ·图像的二值化及轮廓提取第103-104页
   ·图像旋转及标定第104-105页
     ·图像旋转第104页
     ·摄像机标定第104-105页
   ·参数计算第105-107页
     ·销孔直径、圆度误差及节距的计算第106-107页
     ·链板两直边夹角的计算第107页
   ·实验及误差分析第107-115页
     ·实验结果第107-114页
     ·误差分析第114-115页
   ·本章小结第115-116页
第六章 滚珠螺母的视觉测量第116-142页
   ·引言第116页
   ·测量系统的组成及图像采集第116-117页
   ·图像处理第117-126页
     ·彩色图像的灰度化处理第117-120页
     ·图像分割第120-121页
     ·轮廓提取第121-122页
     ·亚像素定位第122-126页
   ·滚珠螺母参数计算第126-131页
     ·几何尺寸计算第126-128页
     ·形位误差计算第128-131页
   ·镜头畸变及校正第131-133页
   ·实验及数据处理第133-140页
   ·误差分析及提高测量精度的措施第140-141页
   ·本章小结第141-142页
第七章 总结第142-145页
参考文献第145-158页
致谢第158-159页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果第159-161页
 发表的学术论文第159-160页
 参加的科研项目第160-161页
摘要第161-164页
ABSTRACT第164-167页

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