| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究状况和发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.2.1 带钢表面缺陷检测技术研究概况 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外基于机器视觉的检测技术研究状况 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内在视觉检测领域的研究状况 | 第11页 |
| 1.2.4 图像拼接技术发展 | 第11-13页 |
| 1.3 基于机器视觉的冷轧带钢表面缺陷在线检测系统关键技术分析 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 冷轧带钢表面缺陷成像优化 | 第15-28页 |
| 2.1 冷轧带钢表面主要缺陷及产生原因分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 擦划伤 | 第15页 |
| 2.1.2 辊印 | 第15-16页 |
| 2.1.3 硌印 | 第16页 |
| 2.1.4 表面夹杂 | 第16页 |
| 2.1.5 氧化铁皮 | 第16-17页 |
| 2.1.6 乳化液斑 | 第17页 |
| 2.1.7 横折印 | 第17页 |
| 2.2 冷轧带钢表面散射性质的研究 | 第17-22页 |
| 2.2.1 实验目的及原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 测试结果 | 第19页 |
| 2.2.3 冷轧板表面 BRDF 数学模型 | 第19页 |
| 2.2.4 表面散射模型的共轭梯度优化算法设计与实现 | 第19-20页 |
| 2.2.5 优化结果与分析 | 第20-22页 |
| 2.3 缺陷成像光路设计与优化 | 第22-27页 |
| 2.3.1 成像光路优化实验目的及原理 | 第22页 |
| 2.3.2 光路优化平台及实验方案 | 第22-23页 |
| 2.3.3 实验数据分析 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 摄相机标定与图像拼接 | 第28-37页 |
| 3.1 摄相机标定模型及原理 | 第28-30页 |
| 3.2 双目系统标定 | 第30-33页 |
| 3.2.1 双目系统标定模型与原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 双目系统标定方案流程 | 第31-32页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于相机标定的图像拼接 | 第33-36页 |
| 3.3.1 图像拼接原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 图像拼接流程 | 第34-35页 |
| 3.3.3 图像拼接算法实现 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于视觉的冷轧带钢表面缺陷检测系统设计与实现 | 第37-47页 |
| 4.1 小型带钢传动试验平台介绍 | 第37-38页 |
| 4.2 成像系统模块设计与分析 | 第38-44页 |
| 4.2.1 光源设计 | 第39-41页 |
| 4.2.2 相机选型 | 第41-42页 |
| 4.2.3 镜头选型 | 第42-44页 |
| 4.2.4 多功能支架 | 第44页 |
| 4.3 图像采集处理系统 | 第44-46页 |
| 4.3.1 图像采集技术 | 第44-45页 |
| 4.3.2 图像传输技术 | 第45页 |
| 4.3.3 CCD 相机采集模式 | 第45页 |
| 4.3.4 传输时间分析 | 第45-46页 |
| 4.3.5 图像处理系统 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 全文总结 | 第47页 |
| 5.2 工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 论文发表情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 详细中英文摘要 | 第54-57页 |
