基于机器视觉的灯头产品质量检验系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·机器视觉的基本概念 | 第11-12页 |
| ·机器视觉技术的应用领域及其研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 基于机器视觉的工业产品检验系统 | 第17-27页 |
| ·基于机器视觉的产品检验系统的构成 | 第17-18页 |
| ·工业摄像机 | 第18-20页 |
| ·光学镜头 | 第20-22页 |
| ·机器视觉光源 | 第22-23页 |
| ·图像采集卡 | 第23-25页 |
| ·系统的产品分拣部分 | 第25-26页 |
| ·系统的软件部分 | 第26-27页 |
| 第三章 机器视觉技术中的图像处理及模式识别 | 第27-46页 |
| ·图像预处理 | 第27-31页 |
| ·图像增强 | 第27页 |
| ·图像平滑 | 第27-29页 |
| ·图像锐化 | 第29-31页 |
| ·图像的二值化 | 第31-33页 |
| ·图像二值化概述 | 第31页 |
| ·固定阈值二值化 | 第31-32页 |
| ·最大类间方差法 | 第32-33页 |
| ·图像的腐蚀和膨胀 | 第33-36页 |
| ·数学形态学 | 第33-34页 |
| ·图像的腐蚀 | 第34-35页 |
| ·图像的膨胀 | 第35-36页 |
| ·图像的旋转 | 第36-37页 |
| ·功能与效果 | 第36页 |
| ·原理与算法 | 第36-37页 |
| ·图像分割 | 第37-42页 |
| ·图像的边缘检测 | 第37-39页 |
| ·图像的轮廓跟踪 | 第39-41页 |
| ·区域生长法 | 第41-42页 |
| ·图像的模式识别 | 第42-46页 |
| ·模式识别的概念 | 第42-43页 |
| ·模式识别方法的分类 | 第43-44页 |
| ·模式识别的应用 | 第44-46页 |
| 第四章 灯头产品质量在线视觉检验系统实现 | 第46-66页 |
| ·灯头产品质量在线视觉检验系统的总体方案 | 第46-50页 |
| ·系统结构及其工作流程 | 第46-48页 |
| ·系统的软硬件选型 | 第48-50页 |
| ·灯头产品各缺陷检测识别测算法 | 第50-59页 |
| ·图像中灯头的定位和截取 | 第50-51页 |
| ·灯头焊片缺损及错位缺陷检测 | 第51-53页 |
| ·灯头堵眼缺陷检测 | 第53-54页 |
| ·灯头光头缺陷检测 | 第54-56页 |
| ·灯头卡子错位缺陷检测 | 第56-57页 |
| ·灯头炸玻缺陷检测 | 第57-59页 |
| ·灯头图像的模式识别 | 第59-60页 |
| ·灯头图像特征空间的建立 | 第59-60页 |
| ·灯头产品的决策分类 | 第60页 |
| ·系统软件的模块化构成 | 第60-62页 |
| ·系统的机电一体化设计 | 第62-66页 |
| ·系统的机械总图 | 第62-63页 |
| ·系统的振动送料机构 | 第63页 |
| ·产品的排列输送机构 | 第63-64页 |
| ·系统的分类剔除机构 | 第64-66页 |
| 第五章 灯头产品视觉检验系统的应用 | 第66-69页 |
| ·目标企业的现状分析 | 第66-67页 |
| ·灯头质量机器视觉检验系统的应用性能分析 | 第67页 |
| ·社会经济效益分析 | 第67-68页 |
| ·系统实际应用过程中出现的问题及其分析 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文的主要研究工作及其创新点总结 | 第69-70页 |
| ·关于进一步研究的展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
