| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 机器视觉的研究历史现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.1 机器视觉的研究历史和现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器视觉研究的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 灭弧室柔性视觉测量系统 | 第16-29页 |
| 2.1 灭弧室柔性视觉测量原理 | 第17-19页 |
| 2.2 柔性视觉测量系统硬件设计 | 第19-23页 |
| 2.2.1 光源照明设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 工业相机与镜头选型 | 第20-22页 |
| 2.2.3 固定相机和运动相机 | 第22-23页 |
| 2.2.4 其他硬件设备 | 第23页 |
| 2.3 系统软件方案设计 | 第23-24页 |
| 2.4 系统理想成像模型 | 第24-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 视觉测量中图像处理算法研究 | 第29-42页 |
| 3.1 图像滤波 | 第29-32页 |
| 3.1.1 均值滤波（Mean Filter） | 第29-30页 |
| 3.1.2 中值滤波（Median Filter） | 第30页 |
| 3.1.3 高斯滤波（Gaussian Filter） | 第30页 |
| 3.1.4 灭弧室测量系统图像滤波器设计与实验 | 第30-32页 |
| 3.2 图像阈值分割 | 第32-36页 |
| 3.2.1 最大类间方差法（OTSU） | 第33-34页 |
| 3.2.2 统计灰度直方图法 | 第34页 |
| 3.2.3 基于熵的阈值分割法 | 第34-35页 |
| 3.2.4 灭弧室测量系统图像阈值变换实验结果对比分析 | 第35-36页 |
| 3.3 图像边缘检测 | 第36-40页 |
| 3.3.1 传统边缘检测算子 | 第37-39页 |
| 3.3.2 复合边缘检测检测算子 | 第39页 |
| 3.3.3 灭弧室测量系统图像边缘检测实验结果对比分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于灭弧室外形轮廓的特征提取与匹配系统研究 | 第42-58页 |
| 4.1 灭弧室轮廓提取 | 第43-51页 |
| 4.1.1 Canny边缘检测原理 | 第43-46页 |
| 4.1.2 基于改进的Canny算法的灭弧室轮廓提取方法 | 第46-51页 |
| 4.1.3 轮廓提取结果 | 第51页 |
| 4.2 灭弧室外形轮廓特征提取 | 第51-54页 |
| 4.3 基于余弦相似度和增量学习的灭弧室轮廓特征匹配方法 | 第54-57页 |
| 4.3.1 余弦相似度原理 | 第54-55页 |
| 4.3.2 增量学习技术 | 第55-56页 |
| 4.3.3 灭弧室轮廓特征匹配方案设计 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于机器视觉的灭弧室尺寸测量系统研究 | 第58-88页 |
| 5.1 相机非线性畸变模型 | 第58-59页 |
| 5.2 畸变参数求解与图像校正 | 第59-69页 |
| 5.2.1 平面靶标的制作和多方位采集靶标图像 | 第60页 |
| 5.2.2 Harris角点亚像素检测与定位 | 第60-63页 |
| 5.2.3 畸变模型求解过程 | 第63-66页 |
| 5.2.4 畸变模型求解实验和校正结果 | 第66-69页 |
| 5.3 基于LSD算法的灭弧室直线边缘检测 | 第69-78页 |
| 5.3.1 直线检测原理 | 第69-71页 |
| 5.3.2 LSD算法详细实现步骤 | 第71-74页 |
| 5.3.3 灭弧室直线边缘检测实验 | 第74-78页 |
| 5.4 基于高斯曲面拟合的灭弧室陶瓷外壳曲线边缘亚像素定位 | 第78-83页 |
| 5.4.1 Canny边缘粗定位与Sobel算子计算图像梯度 | 第78-79页 |
| 5.4.2 高斯曲面拟合原理 | 第79-80页 |
| 5.4.3 高斯曲面拟合迭代算法 | 第80-81页 |
| 5.4.4 灭弧室曲线边缘亚像素定位实验 | 第81-83页 |
| 5.5 灭弧室尺寸测量实验与性能分析 | 第83-87页 |
| 5.5.1 系统标定与性能分析 | 第83-85页 |
| 5.5.2 灭弧室动导电杆直径测量实验 | 第85-86页 |
| 5.5.3 灭弧室陶瓷曲线外壳最大直径测量实验 | 第86-87页 |
| 5.6 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第88-89页 |
| 6.2 展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第94-95页 |
