基于视觉的工件探伤系统设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展态势 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术背景及理论基础 | 第14-30页 |
| ·数字图像处理技术 | 第14-19页 |
| ·数字图像处理技术介绍 | 第14页 |
| ·图像增强 | 第14-15页 |
| ·图像二值化 | 第15-16页 |
| ·边缘检测 | 第16-19页 |
| ·腐蚀 | 第19页 |
| ·OPENCV | 第19-21页 |
| ·OpenCV 概述 | 第19-20页 |
| ·OpenCV 组成 | 第20-21页 |
| ·LIBSVM | 第21页 |
| ·SVM 支持向量机 | 第21-29页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第22-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于视觉的工件探伤系统需求描述 | 第30-35页 |
| ·系统概述 | 第30页 |
| ·系统主要功能 | 第30页 |
| ·系统性能需求 | 第30-31页 |
| ·开发环境 | 第31页 |
| ·系统需求 | 第31-34页 |
| ·总体结构 | 第31-32页 |
| ·功能模块详细划分 | 第32-33页 |
| ·模块工作流程 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于视觉工件探伤系统设计与实现 | 第35-62页 |
| ·数据流及界面控制模块 | 第35-39页 |
| ·工作流程设计 | 第35-37页 |
| ·界面设计 | 第37-39页 |
| ·检测和标记模块 | 第39-49页 |
| ·图像增强 | 第40-43页 |
| ·提取工件区域 | 第43-49页 |
| ·伤痕检测 | 第49页 |
| ·图片特征计算模块 | 第49-57页 |
| ·滚轴伤痕特征 | 第50-51页 |
| ·图像的各种特征 | 第51-55页 |
| ·第一类特征 | 第55-56页 |
| ·第二类特征 | 第56-57页 |
| ·分类器模块 | 第57-61页 |
| ·训练分类器 | 第57-59页 |
| ·测试分类器 | 第59-60页 |
| ·分类器预测 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于视觉的工件探伤系统测试 | 第62-76页 |
| ·测试设计 | 第62-63页 |
| ·设计思路 | 第62页 |
| ·测试方法 | 第62-63页 |
| ·测试环境 | 第63页 |
| ·系统测试结果 | 第63-75页 |
| ·分类器管理测试 | 第63-71页 |
| ·探伤测试 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 全文总结 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·进一步研究工作 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
