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陶瓷水阀片表面缺陷图像检测方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 论文的研究背景及意义第10-11页
    1.2 数字图像处理检测技术的国内外研究现状分析第11-13页
    1.3 论文研究内容及章节安排第13-15页
第二章 陶瓷水阀片表面缺陷检测系统设计第15-27页
    2.1 陶瓷水阀片表面缺陷检测系统方案设计第15页
    2.2 陶瓷水阀片表面缺陷检测硬件系统设计第15-19页
        2.2.1 光源第16页
        2.2.2 相机第16-17页
        2.2.3 图像采集卡第17-18页
        2.2.4 暗箱环境第18-19页
    2.3 陶瓷水阀片表面缺陷检测系统软件设计第19-26页
        2.3.1 读取待检测图像模块第20-21页
        2.3.2 图像预处理模块第21-22页
        2.3.3 图像校正模块第22-23页
        2.3.4 特征值提取模块第23-24页
        2.3.5 检测结果模块第24-25页
        2.3.6 缺陷参数模块第25页
        2.3.7 保存检测结果模块第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 陶瓷水阀片图像预处理方法研究第27-40页
    3.1 滤波第27-33页
        3.1.1 均值滤波第27-29页
        3.1.2 中值滤波第29-30页
        3.1.3 高斯平滑第30-31页
        3.1.4 实验分析第31-33页
    3.2 边界提取第33-36页
        3.2.1 Roberts边缘算子第33-34页
        3.2.2 Sobel边缘算子第34页
        3.2.3 priwitt边缘算子第34页
        3.2.4 Laplacian边缘算子第34-35页
        3.2.5 形态学边界提取第35页
        3.2.6 实验分析第35-36页
    3.3 陶瓷水阀片角度校正第36-39页
        3.3.1 倾斜角度计算第37页
        3.3.2 图像旋转第37-39页
        3.3.3 校正效果第39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 陶瓷水阀片图像二值化方法研究第40-49页
    4.1 二值化第40页
    4.2 传统阈值二值化方法第40-44页
        4.2.1 人工选择阈值法第40-41页
        4.2.2 迭代式二值化第41-43页
        4.2.3 大津法第43-44页
    4.3 基于支持向量机的图像二值化法第44-48页
        4.3.1 支持向量机理论基础第44-45页
        4.3.2 算法步骤第45-46页
        4.3.3 特征选取第46-47页
        4.3.4 实验分析第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 陶瓷水阀片表面缺陷检测方法研究第49-72页
    5.1 引言第49页
    5.2 缺边缺陷检测方法第49-55页
        5.2.1 Hu不变矩特征第49-52页
        5.2.2 算法设计第52-54页
        5.2.3 实验分析第54-55页
    5.3 划痕缺陷检测方法第55-66页
        5.3.1 特征提取第55-58页
        5.3.2 特征参数优化第58-62页
        5.3.3 算法设计第62-63页
        5.3.4 实验分析第63-66页
    5.4 缺陷参数的计算方法第66-70页
        5.4.1 缺边缺陷参数计算方法第66-68页
        5.4.2 划痕缺陷参数计算方法第68-70页
    5.5 本章小结第70-72页
第六章 实验结果分析第72-78页
    6.1 实验装置的构建第72页
    6.2 缺边检测实验第72-74页
    6.3 划痕检测实验第74-77页
    6.4 本章小结第77-78页
第七章 总结与展望第78-80页
    7.1 总结第78-79页
    7.2 展望第79-80页
参考文献第80-83页
硕士期间的研究成果第83-84页
致谢第84页

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