| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 基于机器视觉产品缺陷检测的国内外研究状况 | 第18-24页 |
| 1.3 本文的研究内容及论文结构 | 第24-26页 |
| 第二章 卡箍缺陷检测系统方案设计 | 第26-32页 |
| 2.1 系统检测的常见缺陷类型 | 第26-27页 |
| 2.2 系统硬件结构设计 | 第27-28页 |
| 2.3 系统软件结构设计 | 第28-31页 |
| 2.3.1 图像滤波 | 第29页 |
| 2.3.2 图像配准 | 第29-30页 |
| 2.3.3 图像分割 | 第30页 |
| 2.3.4 特征提取 | 第30页 |
| 2.3.5 缺陷分类 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 阴影检测与去除算法研究 | 第32-61页 |
| 3.1 图像成像理论 | 第32-37页 |
| 3.1.1 光线 | 第32-33页 |
| 3.1.2 表面 | 第33-35页 |
| 3.1.3 成像模型 | 第35-37页 |
| 3.2 阴影基础理论 | 第37-41页 |
| 3.2.1 阴影的类型 | 第37-40页 |
| 3.2.2 阴影的光谱性质 | 第40-41页 |
| 3.3 现有阴影检测算法研究 | 第41-43页 |
| 3.4 现有阴影去除算法研究 | 第43-46页 |
| 3.4.1 基于光照变化表面的阴影去除算法 | 第44-45页 |
| 3.4.2 基于纹理连续性的阴影去除算法 | 第45-46页 |
| 3.5 阴影检测算法的改进 | 第46-52页 |
| 3.5.1 YCb Cr颜色空间 | 第46页 |
| 3.5.2 双边滤波 | 第46-48页 |
| 3.5.3 基于YCbCr颜色空间和双边滤波的阴影检测 | 第48-52页 |
| 3.6 实验验证与分析 | 第52-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于文化粒子群的图像配准 | 第61-88页 |
| 4.1 图像配准 | 第61-69页 |
| 4.1.1 基础理论 | 第61-63页 |
| 4.1.2 图像配准方法 | 第63-69页 |
| 4.2 文化粒子群 | 第69-72页 |
| 4.3 一种基于文化粒子群的图像配准算法 | 第72-87页 |
| 4.3.1 粒子群优化算法 | 第72-77页 |
| 4.3.2 CIPSO在图像配准中的算法设计 | 第77-78页 |
| 4.3.3 卡箍配准实验仿真与分析 | 第78-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于PCNN的图像分割算法研究 | 第88-129页 |
| 5.1 图像分割技术 | 第88-89页 |
| 5.2 常见分割算法 | 第89-106页 |
| 5.2.1 基于阈值的图像分割 | 第89-94页 |
| 5.2.2 基于区域的图像分割 | 第94-95页 |
| 5.2.3 基于边缘检测的图像分割 | 第95-101页 |
| 5.2.4 基于数学形态学的图像分割 | 第101-103页 |
| 5.2.5 基于亚像素的图像分割 | 第103-106页 |
| 5.3 基于HIS颜色空间的图像分割 | 第106-117页 |
| 5.3.1 彩色图像的表示 | 第106-108页 |
| 5.3.2 彩色模型 | 第108-116页 |
| 5.3.3 卡箍颜色检测实验 | 第116-117页 |
| 5.4 PCNN图像分割算法的改进 | 第117-127页 |
| 5.4.1 PCNN算法 | 第117-121页 |
| 5.4.2 PCNN分割算法的改进 | 第121-123页 |
| 5.4.3 基于改进算法的卡箍分割实验 | 第123-127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-129页 |
| 第六章 不规则零件的尺寸检测 | 第129-177页 |
| 6.1 基于最小一乘的直径检测算法的改进 | 第129-165页 |
| 6.1.1 最小一乘拟合直线 | 第129-138页 |
| 6.1.2 粒子群算法的改进 | 第138-156页 |
| 6.1.3 基于改进算法的卡箍直径检测 | 第156-165页 |
| 6.2 基于Hough变换的角度检测 | 第165-176页 |
| 6.2.1 Hough变换 | 第165-168页 |
| 6.2.2 随机Hough变换 | 第168-174页 |
| 6.2.3 基于随机Hough变换的卡箍角度检测 | 第174-176页 |
| 6.3 本章小结 | 第176-177页 |
| 第七章 弹簧卡箍在线检测系统的实现 | 第177-192页 |
| 7.1 弹簧卡箍缺陷在线检测的要求 | 第177页 |
| 7.2 卡箍缺陷检测系统实现和应用 | 第177-191页 |
| 7.2.1 照明模块选择 | 第178-180页 |
| 7.2.2 光学成像系统选择 | 第180-184页 |
| 7.2.3 机械结构设计 | 第184-187页 |
| 7.2.4 系统实现 | 第187-191页 |
| 7.3 本章小结 | 第191-192页 |
| 第八章 总结与展望 | 第192-195页 |
| 8.1 研究总结 | 第192-193页 |
| 8.2 下一步工作展望 | 第193-195页 |
| 参考文献 | 第195-204页 |
| 致谢 | 第204-205页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第205-206页 |