机器视觉在零件识别与检测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·机器视觉概述 | 第11-14页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·机器视觉的现状 | 第12-14页 |
| ·本课题的研究背景、研究内容及研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究背景 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·本课题涉及的主要领域及技术 | 第15-16页 |
| ·机器视觉技术 | 第15页 |
| ·图象处理技术 | 第15页 |
| ·模式识别技术 | 第15-16页 |
| 第二章 零件识别与检测视觉系统的方案设计 | 第16-21页 |
| ·系统硬件设计 | 第16-19页 |
| ·光学照明系统 | 第16-17页 |
| ·图像采集系统 | 第17-19页 |
| ·运动控制装置 | 第19页 |
| ·系统开发软件平台 | 第19-21页 |
| ·VC++开发平台简介 | 第20页 |
| ·VFW 简介 | 第20-21页 |
| 第三章 零件识别与检测视觉系统的图像处理基础 | 第21-31页 |
| ·数字图像的形成 | 第21-23页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·采样 | 第22-23页 |
| ·量化 | 第23页 |
| ·数字图像的描述形式和运算方式 | 第23-26页 |
| ·数字表示形式 | 第23-24页 |
| ·基本处理过程与基本运算形式 | 第24-26页 |
| ·图像预处理技术 | 第26-31页 |
| ·图像滤波 | 第26-27页 |
| ·直方图均衡化 | 第27页 |
| ·灰度阈值分割 | 第27-28页 |
| ·边缘检测 | 第28-30页 |
| ·哈夫(HOUGH)变换 | 第30-31页 |
| 第四章 零件识别与检测 | 第31-60页 |
| ·系统组建 | 第31-33页 |
| ·系统构成 | 第31-32页 |
| ·系统技术基础 | 第32-33页 |
| ·系统开发 | 第33-55页 |
| ·颜色识别 | 第34-43页 |
| ·边缘提取 | 第43-45页 |
| ·图像区域处理（面积、周长） | 第45-49页 |
| ·HOUGH 变换检测圆周 | 第49-52页 |
| ·投影法检测工件 | 第52-55页 |
| ·BP 神经网络 | 第55-60页 |
| ·模式识别概述 | 第55页 |
| ·人工神经网络 | 第55-57页 |
| ·BP 神经网络学习步骤 | 第57-59页 |
| ·BP 神经网络的构造 | 第59-60页 |
| 第五章 机器视觉系统在自动化教学实验平台上的应用 | 第60-70页 |
| ·系统开发环境 | 第61-63页 |
| ·程序设计语言 | 第61页 |
| ·图像处理类CDIB | 第61-62页 |
| ·自动化教学实验平台 | 第62-63页 |
| ·系统功能 | 第63-65页 |
| ·工件识别 | 第65-68页 |
| ·颜色识别 | 第65-66页 |
| ·表面测量 | 第66-67页 |
| ·形状识别 | 第67-68页 |
| ·工件检测 | 第68-70页 |
| ·高度检测 | 第68-69页 |
| ·圆周检测 | 第69页 |
| ·字符检测 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-71页 |
| ·课题总结 | 第70页 |
| ·前景展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
