汽车挡风玻璃视觉定位涂胶和支架粘合检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 机器视觉技术概述 | 第16-17页 |
| 1.2.1 机器视觉技术介绍 | 第16页 |
| 1.2.2 机器视觉技术的特点 | 第16-17页 |
| 1.3 机器视觉技术的应用 | 第17-20页 |
| 1.3.1 机器视觉在工业自动化上的应用 | 第18页 |
| 1.3.2 机器视觉在农业上的应用 | 第18-19页 |
| 1.3.3 机器视觉在交通上的应用 | 第19页 |
| 1.3.4 机器视觉在食品饮料医药上的应用 | 第19页 |
| 1.3.5 机器视觉在军事国防上的应用 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要内容介绍 | 第20-22页 |
| 第2章 汽车挡风玻璃定位与支架粘合视觉系统设计 | 第22-39页 |
| 2.1 系统设计要求 | 第22-23页 |
| 2.2 系统总体设计 | 第23-25页 |
| 2.3 电气控制系统 | 第25-28页 |
| 2.3.1 电气控制方案设计 | 第25-26页 |
| 2.3.2 电气控制结构设计 | 第26-28页 |
| 2.4 机器人控制系统 | 第28-31页 |
| 2.4.1 机器人特性 | 第28-29页 |
| 2.4.2 机器人工作流程 | 第29-30页 |
| 2.4.3 机器人仿真平台的搭建 | 第30-31页 |
| 2.5 视觉检测系统 | 第31-38页 |
| 2.5.1 视觉信息获取技术 | 第31-36页 |
| 2.5.2 运动成像系统 | 第36-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 汽车挡风玻璃视觉定位算法研究 | 第39-56页 |
| 3.1 标定 | 第39-43页 |
| 3.1.1 相机标定概述 | 第39页 |
| 3.1.2 相机投影模型 | 第39-41页 |
| 3.1.3 相机标定方法 | 第41-43页 |
| 3.2 图像预处理 | 第43-46页 |
| 3.3 自适应阈值分割算法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 全局自适应阈值分割 | 第46-47页 |
| 3.3.2 局部自适应阈值分割 | 第47-49页 |
| 3.4 汽车挡风玻璃视觉定位检测算法 | 第49-54页 |
| 3.4.1 霍夫变换 | 第49-50页 |
| 3.4.2 改进的随机霍夫变换 | 第50-54页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 汽车挡风玻璃支架粘合视觉检测算法研究 | 第56-73页 |
| 4.1 检测对象的图像分析 | 第56-57页 |
| 4.2 汽车挡风玻璃底漆及涂胶检测 | 第57-64页 |
| 4.2.1 支架检底漆及涂胶预处理 | 第57-58页 |
| 4.2.2 支架检测区域定位 | 第58-61页 |
| 4.2.3 支架底漆与涂胶缺陷检测算法 | 第61-63页 |
| 4.2.4 支架底漆与涂胶缺陷检测结果 | 第63-64页 |
| 4.3 汽车挡风玻璃支架粘合检测 | 第64-69页 |
| 4.3.1 支架粘合检测圆心提取 | 第65-67页 |
| 4.3.2 支架位置偏移检测 | 第67-69页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第69-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 视觉检测系统软件设计与开发 | 第73-82页 |
| 5.1 视觉检测系统软件开发与设计 | 第73-74页 |
| 5.1.1 软件需求分析 | 第73页 |
| 5.1.2 软件开发方式 | 第73-74页 |
| 5.2 视觉检测系统软件总体设计 | 第74-75页 |
| 5.3 视觉检测系统软件开发与设计执行流程 | 第75-77页 |
| 5.4 软件子模块的功能实现 | 第77-79页 |
| 5.4.1 软件的函数库的调用 | 第77-78页 |
| 5.4.2 软件通信方式 | 第78-79页 |
| 5.5 视觉检测系统软件界面 | 第79-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第89-90页 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第90页 |
