基于机器视觉的陶瓷基片缺陷检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 机器视觉简介 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 陶瓷基片检测系统总体设计及图像预处理 | 第14-32页 |
| 2.1 系统框架结构 | 第14-18页 |
| 2.2 系统检测的常见缺陷类型及系统处理流程 | 第18-21页 |
| 2.3 图像预处理 | 第21-30页 |
| 2.3.1 数字图像基本概念 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像增强 | 第22-26页 |
| 2.3.3 噪声模型 | 第26-28页 |
| 2.3.4 图像去噪 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 陶瓷基片图像倾斜校正算法 | 第32-44页 |
| 3.1 传统的倾斜校正算法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 Hough变换法 | 第32-33页 |
| 3.1.2 Radon变换法 | 第33-34页 |
| 3.1.3 旋转投影法 | 第34页 |
| 3.2 基于旋转投影法的改进算法 | 第34-42页 |
| 3.2.1 陶瓷基片边缘提取 | 第34-38页 |
| 3.2.2 图像边缘细化 | 第38-39页 |
| 3.2.3 倾斜角检测 | 第39-41页 |
| 3.2.4 倾斜校正 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 陶瓷基片缺陷检测及验证 | 第44-66页 |
| 4.1 陶瓷基片缺损检测算法 | 第44-51页 |
| 4.1.1 基于阈值分割的改进 | 第44-47页 |
| 4.1.2 连通区域标记 | 第47-49页 |
| 4.1.3 缺损检测过程及验证 | 第49-51页 |
| 4.2 陶瓷基片炸裂、杂质、气孔缺陷检测 | 第51-55页 |
| 4.2.1 坐标定位 | 第51-52页 |
| 4.2.2 缺陷检测 | 第52-54页 |
| 4.2.3 缺陷标记 | 第54-55页 |
| 4.3 压痕检测算法 | 第55-58页 |
| 4.3.1 基于传统的压痕检测算法的改进 | 第56-57页 |
| 4.3.2 缺陷提取与标记 | 第57-58页 |
| 4.4 无刻痕缺陷检测算法 | 第58-64页 |
| 4.4.1 模板匹配算法 | 第59-60页 |
| 4.4.2 模板差减法 | 第60页 |
| 4.4.3 形态学处理 | 第60-63页 |
| 4.4.4 缺陷检测 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 结论 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
