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基于机器视觉的五金件表面缺陷检测系统研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·课题来源、目的及研究意义第10-12页
     ·课题来源、目的第10页
     ·课题研究意义第10-12页
   ·人工检测方法第12页
   ·传统无损检测方法第12-18页
     ·红外检测第13-14页
     ·超声波检测第14页
     ·涡流检测第14-15页
     ·漏磁场检测第15-16页
     ·磁粉检测第16-17页
     ·渗透检测第17-18页
   ·视觉检测第18-19页
   ·本文主要内容及章节安排第19-21页
第二章 小型五金件表面缺陷检测系统硬件设计第21-36页
   ·小型五金件表面缺陷检测系统第21-22页
   ·检测系统硬件设计第22-26页
     ·振动上料第23页
     ·翻转机构第23-24页
     ·传输机构第24页
     ·硬件改进第24-26页
       ·改进1—增加防磨损膜第24页
       ·改进2—调整传输方向一致第24-25页
       ·改进3—加固相机支架第25-26页
   ·图像成像系统第26-31页
     ·光源第26-29页
       ·LED光源第26-27页
       ·光源对比试验及选型第27-29页
     ·图像传感器第29-30页
     ·光学镜头第30-31页
   ·气动剔废系统第31-34页
     ·气动系统设计第31-32页
     ·气动系统选型第32-34页
       ·减压阀选型第32-33页
       ·电磁阀选型第33页
       ·气缸第33-34页
       ·空压机选型第34页
   ·本章小结第34-36页
第三章 小型五金件表面缺陷检测系统控制系统设计第36-48页
   ·控制系统组成及功能第36-37页
   ·电气控制第37-41页
     ·电气控制设计第37-39页
     ·低压电器选型第39-41页
       ·断路器的选择第40页
       ·交流接触器的选择第40页
       ·热继电器的选择第40-41页
   ·PLC系统第41-46页
     ·PLC系统硬件设计第41-43页
     ·PLC系统软件设计第43-46页
   ·本章小结第46-48页
第四章 小型五金件数字图像预处理研究第48-60页
   ·引言第48页
   ·数字图像基础第48-51页
   ·图像预处理第51-59页
     ·图像增强第51-55页
     ·边缘检测第55-59页
   ·本章总结第59-60页
第五章 小五金件表面缺陷检测算法研究第60-77页
   ·图像标定第60-64页
     ·位置修正第60-63页
     ·检测区域的标定第63-64页
   ·小五金表面缺陷特征描述第64-69页
     ·几何形状特征量第64-68页
     ·灰度共生矩阵特征第68-69页
   ·小五金表面缺陷检测与判定第69-74页
     ·缺陷检测算法第69-70页
     ·样本实验结果第70-72页
     ·缺陷并行判定第72-73页
     ·误差分析第73-74页
   ·本章总结第74-77页
总结第77-78页
参考文献第78-81页
致谢第81-82页

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