一种基于机器视觉的轮胎胎面检测系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.2 课题研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第14-17页 |
| 第2章 轮胎胎面检测系统方案设计 | 第17-25页 |
| 2.1 检测系统模块 | 第17-21页 |
| 2.1.1 图像采集模块 | 第17-20页 |
| 2.1.2 信息处理模块 | 第20-21页 |
| 2.1.3 信息执行模块 | 第21页 |
| 2.2 软件平台介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.1 机器视觉软件Halcon | 第21-22页 |
| 2.2.2 VS2010 | 第22页 |
| 2.3 关键技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 图像采集模块 | 第22页 |
| 2.3.2 几何量检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 字符检测方法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 软件功能实现 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于形状特征的几何量检测方法 | 第25-36页 |
| 3.1 视觉检测中的图像处理方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 图像预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 图像分割 | 第26-28页 |
| 3.1.3 图像变换 | 第28页 |
| 3.1.4 特征提取 | 第28页 |
| 3.2 基于形状特征的长度检测方法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 阈值分割 | 第30页 |
| 3.2.3 胎面区域提取 | 第30-31页 |
| 3.2.4 边缘检测 | 第31-32页 |
| 3.3 改进的基于形状特征的长度检测方法 | 第32-33页 |
| 3.4 基于霍夫变换的倾斜角检测方法 | 第33页 |
| 3.5 几何量检测性能分析 | 第33-35页 |
| 3.5.1 长度检测标定 | 第33-34页 |
| 3.5.2 改进前后的长度检测方法的性能分析 | 第34-35页 |
| 3.5.3 倾斜角检测方法性能分析 | 第35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于字符训练和分类器的字符检测方法 | 第36-51页 |
| 4.1 字符检测方法介绍 | 第36-39页 |
| 4.1.1 字符检测研究概述 | 第36-37页 |
| 4.1.2 字符分类器 | 第37-39页 |
| 4.2 字符检测实现流程 | 第39-45页 |
| 4.2.1 图像预处理和字符分割 | 第39-41页 |
| 4.2.2 字符训练 | 第41-43页 |
| 4.2.3 SVM字符分类器 | 第43-44页 |
| 4.2.4 MLP字符分类器 | 第44-45页 |
| 4.2.5 字符识别 | 第45页 |
| 4.3 字符检测性能分析 | 第45-50页 |
| 4.3.1 验证字符训练文件 | 第46页 |
| 4.3.2 SVM参数对字符检测的影响 | 第46-48页 |
| 4.3.3 MLP参数对字符检测的影响 | 第48-49页 |
| 4.3.4 SVM分类器和MLP分类器的性能比较 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 检测系统软件实现 | 第51-59页 |
| 5.1 检测系统软件界面 | 第51页 |
| 5.2 功能设计 | 第51-57页 |
| 5.2.1 串口通讯 | 第52-53页 |
| 5.2.2 检测窗口显示 | 第53-54页 |
| 5.2.3 参数调整功能 | 第54页 |
| 5.2.4 几何量检测功能 | 第54-55页 |
| 5.2.5 字符检测功能 | 第55页 |
| 5.2.6 数据库查询功能 | 第55-57页 |
| 5.3 系统性能分析 | 第57-58页 |
| 5.3.1 系统准确率分析 | 第57-58页 |
| 5.3.2 系统实时性分析 | 第58页 |
| 5.3.3 检测精度分析 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文总结 | 第59页 |
| 6.2 前景展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |
