基于工业视觉的达林顿管尺寸检测系统设计与研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 工业视觉系统的基本概念 | 第12-14页 |
| 1.3 工业视觉系统的应用及发展 | 第14-16页 |
| 1.3.1 工业视觉系统的应用分类 | 第15页 |
| 1.3.2 工业视觉系统的现状和发展前景 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究内容和结构规划 | 第16-18页 |
| 第2章 工业视觉系统的整体方案设计 | 第18-34页 |
| 2.1 工业视觉系统的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 人眼视觉原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 视觉系统的基本原理 | 第20页 |
| 2.2 工业视觉系统图像采集部分的构建 | 第20-29页 |
| 2.2.1 照明单元的选取 | 第21-24页 |
| 2.2.2 相机的选取 | 第24-26页 |
| 2.2.3 镜头的选取 | 第26-28页 |
| 2.2.4 其它辅助设备的选取 | 第28-29页 |
| 2.3 工业视觉系统图像处理部分的设计 | 第29-32页 |
| 2.3.1 图像处理流程设计 | 第30-31页 |
| 2.3.2 检测系统界面设计 | 第31-32页 |
| 2.4 实验平台的搭建 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 达林顿管图像处理方法研究 | 第34-58页 |
| 3.1 图像预处理方法 | 第34-44页 |
| 3.1.1 图像滤波 | 第34-41页 |
| 3.1.2 阈值分割 | 第41-44页 |
| 3.2 图像边缘检测 | 第44-55页 |
| 3.2.1 像素级边缘检测 | 第44-52页 |
| 3.2.2 亚像素级边缘检测 | 第52-55页 |
| 3.3 本章小结 | 第55-58页 |
| 第4章 达林顿管图像特征提取 | 第58-68页 |
| 4.1 几何特征提取 | 第58-64页 |
| 4.1.1 Radon变换 | 第58-60页 |
| 4.1.2 改进的Hough变换 | 第60-64页 |
| 4.2 缺陷几何特征描述 | 第64-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 实验结果验证 | 第68-82页 |
| 5.1 相机标定 | 第68-72页 |
| 5.1.1 相机的畸变 | 第68-70页 |
| 5.1.2 畸变模型的建立 | 第70-71页 |
| 5.1.3 畸变校正 | 第71-72页 |
| 5.2 像素比率补正 | 第72-73页 |
| 5.3 检测结果分析 | 第73-79页 |
| 5.3.1 达林顿管圆孔尺寸检测 | 第73-77页 |
| 5.3.2 达林顿管缺陷检测 | 第77-79页 |
| 5.4 误差分析 | 第79-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第6章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 结论 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第90页 |
