| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·工件表面质量缺陷检测方法研究现状 | 第8-11页 |
| ·基于传感器监控技术的工件表面缺陷检测方法 | 第8-9页 |
| ·基于显微成像技术的工件表面缺陷检测方法 | 第9-11页 |
| ·机器视觉无损检测技术应用 | 第11-15页 |
| ·机器视觉系统的发展现状 | 第11页 |
| ·基于机器视觉的无损检测技术应用 | 第11-14页 |
| ·实现工件表面质量缺陷无损视觉检测的部分关键问题 | 第14-15页 |
| ·论文的研究内容以及课题来源 | 第15-17页 |
| 第2章 工件表面质量缺陷机器视觉检测平台设计及实现 | 第17-26页 |
| ·机器视觉检测平台硬件系统设计原理 | 第17-22页 |
| ·工件放置平台 | 第17-18页 |
| ·光源 | 第18-19页 |
| ·镜头 | 第19-21页 |
| ·工业数字摄像机 | 第21-22页 |
| ·图像采集卡 | 第22页 |
| ·图像采集软件平台 | 第22-25页 |
| ·HALCON 软件简介 | 第22-23页 |
| ·图像采集程序设计 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于多元统计方法的图像纹理分析 | 第26-40页 |
| ·工件表面质量缺陷图像纹理分析方法 | 第26-27页 |
| ·基于多元统计的图像纹理分析方法 | 第27-39页 |
| ·主成分分析法 | 第27-30页 |
| ·奇异值分解 | 第30-32页 |
| ·非负矩阵分解 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 工件表面图像纹理背景的抑制处理 | 第40-51页 |
| ·基于PCA的工件表面纹理背景抑制 | 第41-44页 |
| ·基于 SVD 的工件表面纹理背景抑制 | 第44-47页 |
| ·基于 NMF 的工件表面纹理背景抑制 | 第47-48页 |
| ·工件表面质量缺陷图像纹理背景抑制效果的比较评价 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 工件表面质量缺陷图像分割处理 | 第51-65页 |
| ·图像去噪处理 | 第51-54页 |
| ·邻域平均法 | 第51-52页 |
| ·中值滤波法 | 第52页 |
| ·Wiener 滤波器法 | 第52-53页 |
| ·三种基于空域的图像去噪方法结果分析 | 第53-54页 |
| ·工件表面质量缺陷区域的分割提取 | 第54-62页 |
| ·边缘分割方法 | 第54-58页 |
| ·阈值分割方法 | 第58-61页 |
| ·区域分割法 | 第61-62页 |
| ·数学形态滤波 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·课题总结 | 第65-66页 |
| ·课题展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |