基于机器视觉的胶管表面缺陷检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 预期目标和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 机器视觉技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 图像处理技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 胶管表面缺陷在线检测原理 | 第17-31页 |
| 2.1 系统技术指标要求 | 第17页 |
| 2.2 检测系统难点分析 | 第17-18页 |
| 2.3 检测系统硬件构成 | 第18-25页 |
| 2.3.1 图像采集模块 | 第18-24页 |
| 2.3.2 照明模块 | 第24-25页 |
| 2.3.3 报警装置 | 第25页 |
| 2.4 软件平台 | 第25-29页 |
| 2.4.1 开发环境的选择 | 第26页 |
| 2.4.2 MVC结构设计 | 第26-27页 |
| 2.4.3 线程在本软件的应用 | 第27-29页 |
| 2.4.4 检测算法模块 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 胶管缺陷检测算法 | 第31-42页 |
| 3.1 预处理 | 第31-36页 |
| 3.1.1 图像剪切 | 第31-32页 |
| 3.1.2 灰度化处理 | 第32页 |
| 3.1.3 改进的滤波算法 | 第32-36页 |
| 3.2 提取胶管图像及缺陷信息 | 第36-39页 |
| 3.2.1 边缘检测算子 | 第36-38页 |
| 3.2.2 三维缺陷处理方法 | 第38-39页 |
| 3.3 形态学方法 | 第39-41页 |
| 3.4 清除与边界连通区域 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 胶管表面缺陷特征提取与分类 | 第42-53页 |
| 4.1 缺陷特征提取研究 | 第42-44页 |
| 4.1.1 缺陷定义 | 第42-43页 |
| 4.1.2 表面缺陷特征选择 | 第43-44页 |
| 4.2 连通区域标记 | 第44-49页 |
| 4.2.1 连通类型 | 第44页 |
| 4.2.2 具有并查结构的逐行标记算法 | 第44-49页 |
| 4.3 缺陷判定与分析分类 | 第49-51页 |
| 4.3.1 缺陷判定 | 第49-51页 |
| 4.3.2 缺陷分类 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 胶管缺陷检测系统实现 | 第53-63页 |
| 5.1 检测系统的实现 | 第53-56页 |
| 5.1.1 硬件 | 第53-54页 |
| 5.1.2 软件 | 第54-56页 |
| 5.2 系统实现的功能 | 第56页 |
| 5.3 检测输出 | 第56-59页 |
| 5.4 试验结果 | 第59-61页 |
| 5.5 试验误差分析 | 第61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 1. 结论 | 第63-64页 |
| 2. 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
