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基于机器视觉的铝丝楔焊机定位方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究的背景及意义第10-11页
    1.2 铝丝楔焊机的工作原理及关键技术第11-12页
        1.2.1 铝丝楔焊机的工作原理第11页
        1.2.2 铝丝楔焊机的关键技术第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-15页
        1.3.1 在售产品现状第12-13页
        1.3.2 图像识别技术第13-15页
    1.4 本文主要内容及结构安排第15-18页
        1.4.1 本文的主要内容与技术路线第15-17页
        1.4.2 本文的结构安排第17-18页
第2章 图像系统硬件设计及图像预处理技术第18-28页
    2.1 系统需求分析第18页
    2.2 硬件系统设计第18-21页
    2.3 图像滤波第21-25页
        2.3.1 中值滤波第21-23页
        2.3.2 形态学滤波第23-25页
    2.4 图像灰度化第25页
    2.5 二值化第25-26页
    2.6 边缘提取第26-27页
    2.7 本章小结第27-28页
第3章 基于灰度的模板匹配方法第28-52页
    3.1 模板匹配的原理第28-29页
    3.2 模板匹配的相似性度量方法第29-30页
        3.2.1 归一化平方差法第29页
        3.2.2 归一化相关法第29-30页
        3.2.3 归一化相关系数法第30页
    3.3 金字塔分层搜索法第30-31页
    3.4 模板匹配的实现第31-38页
        3.4.1 模板图像的选取第31-32页
        3.4.2 待匹配图像的选取第32-33页
        3.4.3 3 种相似性度量方法的对比实验第33-34页
        3.4.4 金字塔分层搜索法匹配时间实验第34-35页
        3.4.5 平移匹配实验第35-37页
        3.4.6 有旋转角度芯片的匹配实验第37-38页
    3.5 改进的芯片角度识别方法第38-48页
        3.5.1 霍夫变换第38-40页
        3.5.2 模板图像芯片的角度第40-43页
        3.5.3 待匹配图像芯片的角度第43-46页
        3.5.4 有旋转角度芯片的匹配实验第46-48页
    3.6 统计实验第48-50页
    3.7 本章小结第50-52页
第4章 基于特征点的匹配方法第52-74页
    4.1 常见的特征点检测算法第52-63页
        4.1.1 SIFT算法介绍第52-55页
        4.1.2 SURF算法介绍第55-58页
        4.1.3 ORB算法介绍第58-61页
        4.1.4 特征点检测效果对比第61-63页
    4.2 特征点的匹配第63-71页
        4.2.1 匹配方法第63页
        4.2.2 距离阈值法第63页
        4.2.3 RANSAC剔除误匹配第63-65页
        4.2.4 求解图像变换矩阵第65-66页
        4.2.5 剔除误匹配实验第66-68页
        4.2.6 平移实验第68-69页
        4.2.7 有旋转角度的芯片匹配实验第69-71页
    4.3 算法的改进第71-72页
    4.4 统计实验第72-73页
    4.5 本章小结第73-74页
第5章 全文总结与展望第74-76页
    5.1 全文总结第74-75页
    5.2 未来展望第75-76页
参考文献第76-82页
作者简介第82-84页
致谢第84页

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