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基于机器视觉的碱性电池涂胶缺陷在线检测系统的研究与设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景和意义第11-14页
        1.1.1 课题来源第11页
        1.1.2 碱性电池行业背景简介第11-12页
        1.1.3 课题研究意义及目的第12-14页
    1.2 机器视觉的概述第14-16页
        1.2.1 机器视觉的背景第14-15页
        1.2.2 机器视觉的应用第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-18页
        1.3.1 机器视觉国内外研究现状第16-17页
        1.3.2 课题研究现状第17-18页
    1.4 课题研究内容及论文结构安排第18-19页
第二章 碱性电池涂胶缺陷检测系统的总体方案设计第19-44页
    2.1 碱性电池生产流程及涂胶工艺过程第19-21页
    2.2 碱性电池涂胶缺陷分析第21-22页
    2.3 碱性电池涂胶缺陷检测系统设计要求第22页
    2.4 系统的关键结构设计第22-27页
        2.4.1 相机的拍照和安装方式第22-24页
        2.4.2 剔除机构设计第24-27页
    2.5 硬件结构和硬件设备选择第27-39页
        2.5.1 相机第28页
        2.5.2 镜头第28-31页
        2.5.3 光源照明第31-35页
        2.5.4 图像处理单元第35-37页
        2.5.5 可编程逻辑控制器第37-38页
        2.5.6 人机交互界面第38-39页
    2.6 系统软件设计第39-42页
    2.7 本章小结第42-44页
第三章 碱性电池涂胶图像预处理及特征分割第44-68页
    3.1 碱性电池涂胶图像灰度化第44-46页
        3.1.1 图像灰度化第44-46页
        3.1.2 碱性电池灰度化效果分析第46页
    3.2 碱性电池涂胶图像去噪第46-52页
        3.2.1 数字图像的噪声种类第46-47页
        3.2.2 数字图像滤波第47-51页
        3.2.3 碱性电池图像滤波结果分析第51-52页
    3.3 图像增强第52-56页
        3.3.1 直方图均衡算法第53-54页
        3.3.2 分段灰度变换第54-56页
        3.3.3 碱性电池涂胶图像增强结果分析第56页
    3.4 碱性电池涂胶图像分析第56-57页
    3.5 边缘检测第57-62页
    3.6 图像分割第62-66页
    3.7 碱性电池图像阈值分割算法的分析第66-67页
    3.8 本章小结第67-68页
第四章 碱性电池涂胶缺陷检测方法研究第68-81页
    4.1 碱性电池涂胶缺陷特征分析第68-69页
        4.1.1 碱性电池钢壳缺陷特征分析第68-69页
        4.1.2 碱性电池涂胶质量缺陷特征分析第69页
    4.2 碱性电池配准定位第69-71页
    4.3 碱性电池涂胶缺陷检测算法第71-75页
        4.3.1 模板匹配法缺陷检测第71-73页
        4.3.2 图像差分法第73-75页
    4.4 缺陷识别第75-78页
        4.4.1 模式识别第75-76页
        4.4.2 图像特征第76-78页
    4.5 碱性电池涂胶缺陷识别算法和缺陷检测第78-80页
        4.5.1 碱性电池涂胶缺陷识别第78-79页
        4.5.2 碱性电池涂胶缺陷检测流程第79-80页
    4.6 本章小结第80-81页
第五章 缺陷检测系统的调试及实验结果第81-88页
    5.1 离线实验第81-84页
        5.1.1 模板制作第81-82页
        5.1.2 实验场景第82-83页
        5.1.3 离线调试参数设置第83-84页
    5.2 在线实验及结果分析第84-87页
    5.3 本章小结第87-88页
第六章 总结与展望第88-90页
    6.1 全文总结第88-89页
    6.2 工作展望第89-90页
参考文献第90-93页
致谢第93-94页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第94页

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