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 |