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曲面孔位机器视觉测量系统研究

1 绪论第1-24页
 1.1 国内外光电测量技术的发展现状和方向第12-20页
  1.1.1 传统检测方法的现状及发展第13-15页
  1.1.2 机器视觉理论的建立及其在精密测量领域的应用第15-19页
  1.1.3 测量技术的发展方向及我国的差距第19-20页
 1.2 论文课题的来源及技术要求第20-24页
  1.2.1 课题技术要求第20-22页
  1.2.2 课题所涉及的技术及具体研究内容第22页
  1.2.3 课题研究路线第22-24页
2 机器视觉孔系位置精密测量系统总体方案设计第24-49页
 2.1 测量任务分析第24-28页
  2.1.1 用三坐标测量机进行测量第24-25页
  2.1.2 用万能工具显微镜测量第25页
  2.1.3 基于CCD的机器视觉测量系统第25-26页
  2.1.4 机器视觉系统光电传感器件的选择第26-28页
 2.2 机器视觉孔系位置精密测量系统原理第28-32页
 2.3 测量系统硬件系统设计第32-49页
  2.3.1 机械结构设计第32-33页
  2.3.2 成像及控制方案总体设计第33-34页
  2.3.3 高亮度照明光源比较研究及光路系统设计第34-38页
  2.3.4 图像采集方案设计第38-41页
  2.3.5 运动控制系统设计第41-49页
3 商品图像处理软件应用于本课题的可行性分析第49-54页
 3.1 MatLab软件系统第49-50页
 3.2 LabView软件系统第50-54页
  3.2.1 虚拟仪器概念及LabView实现方案第50-52页
  3.2.2 用LabView开发虚拟仪器的软件支撑系统的优势第52页
  3.2.3 用LabView开发本课题软件系统的可行性第52-54页
4 图像预处理及边缘识别第54-80页
 4.1 图像滤波方法研究第55-61页
  4.1.1 中值滤波原理第58-59页
  4.1.2 快速中值滤波第59-60页
  4.1.3 快速中值滤波算法复杂度分析第60-61页
 4.2 不同孔型的自动识别第61-68页
  4.2.1 灰度直方图基本概念第61-62页
  4.2.2 根据灰度直方图自动识别孔型第62-64页
  4.2.3 二值化阈值的自动匹配第64-68页
 4.3 常用边缘识别算法比较第68-70页
  4.3.1 重心法第68-69页
  4.3.2 Hough变换法第69-70页
 4.4 不同孔型的边缘搜索算法第70-77页
  4.4.1 通孔边缘搜索算法第70-73页
  4.4.2 盲孔边缘搜索算法第73-77页
 4.5 图像二值化与边缘搜索一体化第77-80页
5 圆心坐标检测算法研究第80-95页
 5.1 弦端点法识别圆心第80-90页
  5.1.1 弦端点法基本原理第80-81页
  5.1.2 改进扫描方式提高识别精度第81-90页
 5.2 线阵CCD扫描图像的特点及扫描行距对识别精度的影响第90-94页
  5.2.1 离散图像的边缘点精度及对弦端点法识别精度的影响第90-92页
  5.2.2 线阵CCD图像采集行距的非均匀性第92-93页
  5.2.3 采集行距均匀性及位置重复性对边缘检测的影响第93-94页
 5.3 弦端点法性能综述第94-95页
6 曲线拟合法识别圆心第95-105页
 6.1 曲线拟合法原理第95-99页
  6.1.1 曲线拟合法算法推导第95-97页
  6.1.2 曲线拟合法圆心识别结果第97-99页
 6.2 曲线拟合法识别精度研究第99-101页
  6.2.1 非对称扫描精度图像拟合的特殊性第99-100页
  6.2.2 非对称扫描精度图像拟合时边缘点的选取原则第100-101页
 6.3 曲线拟合法性能综述第101-105页
  6.3.1 曲线拟合法识别线阵CCD图像的优点第101-103页
  6.3.2 提高非对称扫描精度图像拟合精度的复合算法讨论第103-105页
7 误差分析第105-114页
 7.1 转位机构系统误差分析及消除方法第105-109页
 7.2 随机误差来源第109-110页
 7.3 误差计算第110-114页
8 结论与展望第114-118页
 8.1 关于本课题的总结第114页
 8.2 本课题的创新第114-116页
 8.3 展望第116-118页
参考文献第118-125页
附:项目验收组测试报告第125-134页
攻读博士学位论文期间发表的论文第134-135页
攻读博士学位论文期间的科研情况第135-136页
声明第136-137页
致谢第137页

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