基于机器视觉的大型圆环零件圆度测量技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 概述 | 第11页 |
| 1.2 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 圆度误差的接触式测量 | 第12-13页 |
| 1.3.2 圆度误差的非接触式测量 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于机器视觉的圆度测量技术 | 第14页 |
| 1.4 本文主要研究内容和各章安排 | 第14-17页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 图像预处理算法研究 | 第17-26页 |
| 2.1 数字图像的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2 图像灰度化方法研究 | 第18-19页 |
| 2.2.1 灰度化的基本概念 | 第18页 |
| 2.2.2 灰度化的实现方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 灰度化实验分析 | 第19页 |
| 2.3 图像去噪方法研究 | 第19-23页 |
| 2.4 图像去噪效果分析 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像边缘检测及轮廓提取算法研究 | 第26-42页 |
| 3.1 图像边缘检测 | 第26-39页 |
| 3.1.1 图像边缘概述 | 第26页 |
| 3.1.2 检测算子研究 | 第26-33页 |
| 3.1.3 边缘检测结果 | 第33-35页 |
| 3.1.4 自适应Canny边缘检测算法 | 第35-39页 |
| 3.2 图像轮廓提取 | 第39-40页 |
| 3.2.1 轮廓提取原理 | 第39页 |
| 3.2.2 轮廓提取算法 | 第39-40页 |
| 3.3 边缘检测与提取结果 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 图像拟合算法与几何测量 | 第42-52页 |
| 4.1 图像拟合技术的概念 | 第42页 |
| 4.2 直线拟合算法 | 第42-43页 |
| 4.3 曲线拟合算法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 平均值法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 加权平均法 | 第44-45页 |
| 4.3.3 最小二乘法 | 第45-47页 |
| 4.3.4 最小二乘迭代拟合算法 | 第47-49页 |
| 4.4 圆环零件尺寸测量原理 | 第49-51页 |
| 4.4.1 圆环内外经测量技术研究 | 第49-51页 |
| 4.4.2 圆环同心度测量技术研究 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 测量结果与分析 | 第52-64页 |
| 5.1 检测系统概述 | 第52-57页 |
| 5.1.1 检测系统软件构成 | 第52-54页 |
| 5.1.2 检测系统硬件构成 | 第54-56页 |
| 5.1.3 摄像机标定 | 第56-57页 |
| 5.2 实验测量结果与分析 | 第57-62页 |
| 5.3 误差分析 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
