| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 机器视觉检测技术的研究和应用 | 第16-19页 |
| 1.2.1 机器视觉检测概述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 视觉检测技术的国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 课题来源及研究内容安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第19页 |
| 1.3.2 检测对象 | 第19页 |
| 1.3.3 章节内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 冲压件表面缺陷分析及图像获取 | 第21-37页 |
| 2.1 半球型冲压件表面缺陷分析 | 第21-26页 |
| 2.1.1 破裂产生机理和形貌分析 | 第21-23页 |
| 2.1.2 划痕产生机理和形貌分析 | 第23-25页 |
| 2.1.3 表面缺陷分类描述 | 第25页 |
| 2.1.4 缺陷检测技术指标 | 第25-26页 |
| 2.2 冲压件表面缺陷检测系统结构设计 | 第26-32页 |
| 2.2.1 冲压件表面缺陷检测系统的主要硬件选型 | 第26-32页 |
| 2.2.2 检测系统参数校核 | 第32页 |
| 2.3 冲压件表面缺陷照明方案设计 | 第32-36页 |
| 2.3.1 破裂照明方案 | 第33-34页 |
| 2.3.2 划痕照明方案 | 第34-35页 |
| 2.3.3 压痕照明方案 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 冲压件表面缺陷分割与判别 | 第37-58页 |
| 3.1 基于灰度值匹配的图像差减法破裂缺陷识别分割 | 第37-45页 |
| 3.1.1 破裂图像分析 | 第37-38页 |
| 3.1.2 破裂缺陷分割流程 | 第38-39页 |
| 3.1.3 破裂缺陷分割的算法实现及结果 | 第39-45页 |
| 3.2 基于局部动态阈值分割的平面划痕缺陷分割 | 第45-52页 |
| 3.2.1 平面划痕缺陷图像分析 | 第46页 |
| 3.2.2 划痕缺陷分割流程 | 第46-47页 |
| 3.2.3 划痕缺陷分割的算法实现及结果 | 第47-52页 |
| 3.3 基于自动全局阈值分割的压痕缺陷分割 | 第52-54页 |
| 3.4 缺陷特征提取和判别 | 第54-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 表面缺陷视觉测量 | 第58-64页 |
| 4.1 传统缺陷测量方法不足 | 第58页 |
| 4.2 表面缺陷的单目视觉测量 | 第58-60页 |
| 4.3 基于HALCON的单目相机标定 | 第60-62页 |
| 4.3.1 标定板的选型 | 第60页 |
| 4.3.2 标定流程 | 第60-61页 |
| 4.3.3 相机标定结果 | 第61-62页 |
| 4.4 视觉测量的准确性验证 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 冲压件表面缺陷检测系统软件设计 | 第64-74页 |
| 5.1 缺陷检测软件系统设计要求 | 第64页 |
| 5.2 软件开发工具及其配置 | 第64-65页 |
| 5.2.1 HALCON简介 | 第64-65页 |
| 5.2.2 MFC简介及工程配置 | 第65页 |
| 5.3 软件系统的缺陷检测流程设计 | 第65-67页 |
| 5.4 软件系统功能模块设计 | 第67-72页 |
| 5.5 系统测试实验 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-95页 |