基于机器视觉的格架缺陷检测技术的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 文章章节结构 | 第15-17页 |
| 第二章 格架缺陷检测系统构成及原理 | 第17-27页 |
| 2.1 格架及常见的缺陷 | 第17-19页 |
| 2.2 系统的指标要求 | 第19页 |
| 2.3 格架缺陷检测系统的原理 | 第19-20页 |
| 2.4 格架缺陷检测系统的构成 | 第20-25页 |
| 2.4.1 图像采集模块 | 第20-21页 |
| 2.4.2 光源模块 | 第21-23页 |
| 2.4.3 运动模块 | 第23-24页 |
| 2.4.4 图像处理模块 | 第24-25页 |
| 2.5 系统工作流程 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像预处理 | 第27-41页 |
| 3.1 数字图像理论基础 | 第27-30页 |
| 3.1.1 数字图像的数学基础 | 第27-29页 |
| 3.1.2 像素间的基本关系 | 第29-30页 |
| 3.2 图像灰度化 | 第30-31页 |
| 3.3 图像滤波 | 第31-36页 |
| 3.3.1 空间滤波基础 | 第31-32页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第32-33页 |
| 3.3.3 均值滤波 | 第33-34页 |
| 3.3.4 高斯滤波 | 第34页 |
| 3.3.5 图像滤波算法分析对比 | 第34-36页 |
| 3.4 图像分割 | 第36-39页 |
| 3.4.1 灰度平均值法 | 第36页 |
| 3.4.2 最大类间方差法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 迭代阈值法 | 第37-38页 |
| 3.4.4 图像分割算法分析对比 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 目标定位与检测 | 第41-73页 |
| 4.1 模板库的建立 | 第41-42页 |
| 4.1.1 位置模板 | 第41-42页 |
| 4.1.2 标准模板 | 第42页 |
| 4.2 格架焊点定位 | 第42-55页 |
| 4.2.1 基于霍夫变换的焊点定位算法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于模板匹配的焊点定位算法 | 第45-49页 |
| 4.2.3 基于形态学的焊点定位算法 | 第49-52页 |
| 4.2.4 焊点定位算法分析与结果校正 | 第52-55页 |
| 4.3 边缘检测 | 第55-56页 |
| 4.3.1 Sobel算子 | 第55-56页 |
| 4.3.2 Canny算子 | 第56页 |
| 4.3.3 边缘检测效果分析对比 | 第56页 |
| 4.4 格架缺陷检测 | 第56-71页 |
| 4.4.1 焊点缺陷检测 | 第56-62页 |
| 4.4.2 钢凸缺陷检测 | 第62-65页 |
| 4.4.3 弹簧缺陷检测 | 第65-69页 |
| 4.4.4 导向管缺陷检测 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 检测软件设计与结果分析 | 第73-80页 |
| 5.1 检测软件设计概述 | 第73页 |
| 5.2 软件主要功能模块 | 第73-77页 |
| 5.2.1 图像采集模块 | 第74-75页 |
| 5.2.2 图形用户模块 | 第75-76页 |
| 5.2.3 数据存储模块 | 第76-77页 |
| 5.3 系统实验数据与结果分析 | 第77-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 未来展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第87-88页 |
