汽车轮毂内部缺陷自动检测技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题来源、研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·轮毂缺陷检测的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 轮毂 X 射线图像的获取及预处理 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·系统简介 | 第13-14页 |
| ·X 射线图像噪声的来源和去除 | 第14-17页 |
| ·X 射线图像噪声的来源 | 第14-15页 |
| ·X 射线图像噪声的去除 | 第15-17页 |
| ·窗位窗宽灰度调节算法 | 第17-18页 |
| ·反锐化掩膜算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于图像配准的 ROI 自动跟踪 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·ROI 标示及偏移分析 | 第21-26页 |
| ·轮毂图像 ROI 的标示 | 第21-23页 |
| ·ROI 的正矩形化 | 第23-24页 |
| ·ROI 的偏移分析 | 第24-26页 |
| ·图像配准在 ROI 自动跟踪上的应用 | 第26-33页 |
| ·图像配准方法简介 | 第26-27页 |
| ·基于灰度的图像配准方法 | 第26页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第26-27页 |
| ·基于特征的轮心 ROI 配准 | 第27-31页 |
| ·Hough 变换检测圆法 | 第27-28页 |
| ·几何法 | 第28-30页 |
| ·实验结果 | 第30-31页 |
| ·基于灰度的轮辐 ROI 配准 | 第31-33页 |
| ·经典的归一化互相关(NCC)算法 | 第31-32页 |
| ·基于一维投影的改进算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 轮毂内部缺陷的分割和提取 | 第35-40页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·轮毂内部缺陷的分割 | 第35-39页 |
| ·动态阈值分割 | 第35-37页 |
| ·基于 ROI 的动态阈值分割 | 第37-38页 |
| ·轮毂缺陷二值图像的形态学处理 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 系统实现与结果 | 第40-44页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·缺陷自动检测流程设计 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·本文研究工作总结 | 第44-45页 |
| ·存在的问题与以后工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的研究成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
