易爆危险品在线自动光学检测技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 论文研究背景及国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 自动光学检测技术背景 | 第11页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究的目的与创新点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文主要内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 易爆危险品图像采集系统工位设计与实现 | 第16-31页 |
| 2.1 易爆危险品设备组成及工作原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 曲面字符编号检测组成及工作原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 轮廓检测设备组成及工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2 易爆危险品成像系统设计 | 第19-23页 |
| 2.2.1 曲面字符编号检测成像系统设计 | 第20-22页 |
| 2.2.2 轮廓检测成像系统设计 | 第22-23页 |
| 2.3 优化光源设计获取均匀光场 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Phong光照模型简介 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于Phong光照模型的光源优化设计 | 第25-27页 |
| 2.4 图像处理算法流程 | 第27-30页 |
| 2.4.1 曲面字符编号图像处理流程 | 第27-28页 |
| 2.4.2 轮廓检测图像处理流程 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 易爆危险品曲面字符识别 | 第31-49页 |
| 3.1 Mark点识别与获取 | 第31-36页 |
| 3.1.1 图像预处理 | 第32-34页 |
| 3.1.2 获取Mark点模板图像 | 第34-36页 |
| 3.2 获取曲面字符区域 | 第36-40页 |
| 3.2.1 图像增强处理 | 第37页 |
| 3.2.2 提取感兴趣区域 | 第37-38页 |
| 3.2.3 改进的字符分割方法 | 第38-40页 |
| 3.3 基于Homography的字符投影 | 第40-42页 |
| 3.3.1 Homography方法介绍 | 第40-42页 |
| 3.3.2 字符投影处理结果 | 第42页 |
| 3.4 改进的基于网格分割的字符恢复方法 | 第42-47页 |
| 3.4.1 字符分割实现网格化 | 第43-44页 |
| 3.4.2 拟合网格尺寸 | 第44页 |
| 3.4.3 改进的网格拉伸方法 | 第44-47页 |
| 3.5 编号识别结果分析 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 易爆危险品轮廓缺陷检测 | 第49-71页 |
| 4.1 形态学方法去噪 | 第49-51页 |
| 4.2 边缘检测技术 | 第51-61页 |
| 4.2.1 基于形态学的边缘检测 | 第51-55页 |
| 4.2.2 基于ZOM矩的亚像素边缘检测 | 第55-61页 |
| 4.3 轴线检测技术 | 第61-66页 |
| 4.3.1 常用同轴度检测技术 | 第62-64页 |
| 4.3.2 改进的霍夫变换轴线检测 | 第64-66页 |
| 4.4 检测结果分析 | 第66-68页 |
| 4.4.1 易爆危险品长度检测结果 | 第66-67页 |
| 4.4.2 易爆危险品结弹间隙检测结果 | 第67页 |
| 4.4.3 弹头与弹体同轴度检测结果 | 第67-68页 |
| 4.5 图像算法优化加速 | 第68-70页 |
| 4.5.1 CUDA及并行运算简介 | 第68-69页 |
| 4.5.2 基于CUDA的优化处理 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结及展望 | 第71-73页 |
| 5.1 论文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77-78页 |
