基于机器视觉的光伏结构件表面痕迹检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·课题的研究意义及来源 | 第7页 |
| ·表面痕迹检测技术的现状 | 第7-9页 |
| ·国外表面痕迹检测技术现状 | 第8-9页 |
| ·国内表面痕迹检测技术现状 | 第9页 |
| ·机器视觉检测技术现状 | 第9-12页 |
| ·机器视觉检测技术的发展 | 第9-11页 |
| ·机器视觉检测技术的基本构成 | 第11-12页 |
| ·本课题研究内容 | 第12-16页 |
| ·课题关键问题分析 | 第12-14页 |
| ·课题研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 光伏结构件表面痕迹检测系统的方案设计 | 第16-24页 |
| ·光伏结构件表面痕迹的概述 | 第16页 |
| ·视觉检测系统的建立 | 第16-21页 |
| ·视觉成像系统方案确立 | 第16-18页 |
| ·光源 | 第18-20页 |
| ·摄像机与镜头 | 第20页 |
| ·图像采集方式 | 第20页 |
| ·图像采集系统的总体结构 | 第20-21页 |
| ·图像检测系统方案 | 第21-23页 |
| ·光伏结构件检测系统的结构 | 第21-22页 |
| ·光伏结构件检测系统的软件构成 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像预处理 | 第24-32页 |
| ·图像预处理概述 | 第24页 |
| ·灰度变换 | 第24-25页 |
| ·灰度变换的原理 | 第24页 |
| ·线性变换 | 第24-25页 |
| ·非线性变换 | 第25页 |
| ·灰度变换方法的选择 | 第25页 |
| ·图像噪声 | 第25-27页 |
| ·噪声基本介绍 | 第25-26页 |
| ·图像噪声模型 | 第26-27页 |
| ·平滑去噪的常用方法 | 第27-31页 |
| ·均值滤波 | 第27-28页 |
| ·高斯平滑滤波 | 第28-29页 |
| ·中值滤波 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 压痕识别 | 第32-41页 |
| ·图像处理算法流程 | 第32页 |
| ·图像预处理 | 第32-33页 |
| ·图像分割 | 第33-34页 |
| ·特征识别 | 第34-36页 |
| ·部分图像处理程序和实际运行 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 划痕识别 | 第41-47页 |
| ·划痕识别方法确定 | 第41页 |
| ·划痕检测问题的描述 | 第41页 |
| ·基于广义似然比（GLR）测试的机动检测方法 | 第41-43页 |
| ·基于 GLR 的检测器在划痕检测中的应用 | 第43页 |
| ·实验结果与结论 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论与展望 | 第47-48页 |
| 总结 | 第47页 |
| 展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51页 |
