产品表面缺陷视觉检测数据处理关键技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-30页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义和背景 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-27页 |
| 1.3.1 二维视觉表面缺陷检测技术 | 第11-14页 |
| 1.3.2 三维视觉表面缺陷检测技术 | 第14-17页 |
| 1.3.3 图像数据处理方法 | 第17-21页 |
| 1.3.4 点云数据处理方法 | 第21-27页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第27-28页 |
| 1.5 论文结构 | 第28-29页 |
| 1.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第2章 二维图像缺陷分割 | 第30-58页 |
| 2.1 缺陷分割相关工作及问题提出 | 第30-31页 |
| 2.2 缺陷分割法 | 第31-37页 |
| 2.2.1 Otsu阈值分割法 | 第31-35页 |
| 2.2.2 WOV缺陷分割法 | 第35-36页 |
| 2.2.3 WOV方法权重选择 | 第36-37页 |
| 2.3 缺陷分割结果分析 | 第37-46页 |
| 2.3.1 阈值分割结果比较 | 第37-44页 |
| 2.3.2 WOV方法在其它图像中的应用 | 第44-46页 |
| 2.4 基于WOV方法的钢轨表面缺陷检测 | 第46-57页 |
| 2.4.1 图像采集系统关键参数计算 | 第47-50页 |
| 2.4.2 形态学运算在缺陷检测中的应用 | 第50-54页 |
| 2.4.3 连通区域标记提取缺陷 | 第54-56页 |
| 2.4.4 钢轨缺陷检测实验 | 第56-57页 |
| 2.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 点云微分信息估算 | 第58-75页 |
| 3.1 基于二次参数曲面拟合的点云曲率估算 | 第58-62页 |
| 3.1.1 点云k邻域构建 | 第58-59页 |
| 3.1.2 局部基面参数化 | 第59页 |
| 3.1.3 参数二次曲面求解 | 第59-62页 |
| 3.2 光滑曲面点云法向估算 | 第62-64页 |
| 3.3 特征曲面点云法向量估算 | 第64-74页 |
| 3.3.1 问题提出 | 第64-65页 |
| 3.3.2 基于迭代加权法的点云法向量估算 | 第65-67页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第67-74页 |
| 3.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 特征保留的点云去噪与精简 | 第75-98页 |
| 4.1 点云去噪 | 第75-82页 |
| 4.1.1 问题提出 | 第75-77页 |
| 4.1.2 点集高斯映射 | 第77-78页 |
| 4.1.3 高斯球上层次聚类 | 第78-80页 |
| 4.1.4 各向异性邻域双边滤波去噪 | 第80-81页 |
| 4.1.5 点云去噪实例 | 第81-82页 |
| 4.2 点云精简 | 第82-97页 |
| 4.2.1 问题提出 | 第82-84页 |
| 4.2.2 点集K均值空间聚类 | 第84-85页 |
| 4.2.3 高斯球上均值漂移聚类 | 第85-93页 |
| 4.2.4 点云精简实例 | 第93-97页 |
| 4.3 本章小结 | 第97-98页 |
| 第5章 基于数据配准的点云缺陷偏差分析 | 第98-115页 |
| 5.1 ICP算法描述及变换参数求解 | 第98-102页 |
| 5.2 点云与设计模型的数据配准 | 第102-107页 |
| 5.2.1 基于特征点的数据粗配准 | 第102-103页 |
| 5.2.2 基于改进ICP方法的数据精确配准 | 第103-107页 |
| 5.3 偏差计算与表达 | 第107-110页 |
| 5.4 实例应用 | 第110-114页 |
| 5.4.1 数据配准 | 第110-111页 |
| 5.4.2 偏差分析 | 第111-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 第6章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 总结 | 第115-116页 |
| 6.2 主要创新点 | 第116页 |
| 6.3 展望 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-128页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第128页 |
