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基于图像处理技术的轴承套圈漏工序检测方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 绪论第8-16页
   ·研究的背景和意义第8-10页
   ·机器视觉第10-14页
     ·机器视觉的概念第10-11页
     ·机器视觉的发展第11页
     ·机器视觉的组成第11-13页
     ·机器视觉的特点第13-14页
   ·课题研究的主要内容第14页
   ·论文内容安排第14-15页
   ·本章小结第15-16页
第2章 系统方案设计第16-32页
   ·轴承套圈漏工序检测原理第16-17页
   ·光源的设计和选择第17-19页
   ·照明方式的设计第19-20页
   ·相机的选择第20-23页
     ·CCD/CMOS 概念第20-21页
     ·相机的选择及技术指标第21-23页
   ·光学镜头的选择第23-25页
   ·图像采集卡的选择第25-28页
   ·计算机的选择第28页
   ·软件开发平台介绍第28-30页
   ·检测系统软件总体结构第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 轴承套圈漏工序检测算法设计和实现第32-52页
   ·数字图像处理第32-33页
   ·图像采集第33页
   ·图像预处理第33-38页
     ·图像滤波去噪第33-34页
     ·感兴趣区域 ROI 的选择第34-35页
     ·图像二值化第35-38页
   ·外圈特征检测第38-42页
     ·图像 ROI 内的像素统计计算方法第39-40页
     ·轴承外套圈漏加工特征判断第40-42页
   ·内套圈检测第42-49页
     ·内圈倒角和沟道的检测第42-45页
     ·图像的校正第45-48页
     ·内套圈密封槽检测第48-49页
   ·检测界面的设计第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 实验分析第52-56页
   ·实验分析第52-55页
     ·检测过程第52页
     ·实验结果分析第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 结论与展望第56-58页
   ·结论第56页
   ·展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间的研究成果第62页

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