工业视觉检测方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题背景 | 第8-10页 |
| ·论文主要内容 | 第10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 工业视觉检测系统的发展概况 | 第11-20页 |
| ·工业视觉检测系统简介 | 第11-14页 |
| ·图像处理算法简介 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络在工业视觉检测系统中的应用 | 第16-17页 |
| ·试验设计方法介绍 | 第17-18页 |
| ·传统工业视觉检测系统的缺陷 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 核心算法介绍 | 第20-33页 |
| ·问题陈述 | 第20-22页 |
| ·统计学方法 | 第22-25页 |
| ·实时图片与样本图片 | 第22页 |
| ·模板图片 | 第22-23页 |
| ·两个坐标索引 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络 | 第25-32页 |
| ·神经网络结构 | 第25-26页 |
| ·神经网络的输入与输出 | 第26-27页 |
| ·神经网络的训练 | 第27-28页 |
| ·容差区域 | 第28-30页 |
| ·检测 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 工业视觉检测系统的图片预处理问题研究 | 第33-46页 |
| ·图像处理介绍 | 第33-44页 |
| ·固定区域剪切法 | 第36-37页 |
| ·色彩过滤法 | 第37-40页 |
| ·掩模矩阵 | 第40-44页 |
| ·图像配准 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 神经网络训练数据的优化 | 第46-56页 |
| ·田口方法简介 | 第46-47页 |
| ·正交阵列方法简介 | 第47-48页 |
| ·干扰因素的定义 | 第48-50页 |
| ·计算结果 | 第50-53页 |
| ·最小训练数据集的确定 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 系统测试 | 第56-74页 |
| ·标签印刷检测 | 第56-62页 |
| ·夹子缺失检测 | 第62-68页 |
| ·铸造缺陷检测 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
