基于机器视觉的车轮图像处理与分析
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·选题目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·机器视觉与图像处理概述 | 第12-14页 |
| ·机器视觉的国外研究状况 | 第14-17页 |
| ·机器视觉与现代车轮制造业的结合 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 机器视觉实验系统的设计 | 第21-33页 |
| ·实验平台的建设 | 第21-23页 |
| ·实验平台的整体构想 | 第21-22页 |
| ·夹持器结构设计 | 第22-23页 |
| ·机器视觉硬件系统的建设 | 第23-27页 |
| ·光源的选择 | 第23-25页 |
| ·图像采集卡 | 第25-26页 |
| ·平行双目摄像机 | 第26-27页 |
| ·机器视觉测量系统的建立 | 第27-32页 |
| ·机器视觉的组成 | 第27页 |
| ·机器视觉与机器人数学模型的建立 | 第27-29页 |
| ·摄像机的标定 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 车轮的图像处理与分析 | 第33-43页 |
| ·车轮图像的采集 | 第33-34页 |
| ·改进的图像平滑 | 第34-36页 |
| ·图像的边缘检测与阈值分割 | 第36-41页 |
| ·图像的边缘检测 | 第36-40页 |
| ·阈值分割 | 第40-41页 |
| ·车轮的中心识别 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 静态条件下气门孔的图像处理与分析 | 第43-51页 |
| ·气门孔的图像采集 | 第43页 |
| ·气门孔的边缘检测 | 第43-46页 |
| ·气门孔图像的去噪 | 第43-44页 |
| ·气门孔图像的直方图 | 第44页 |
| ·气门孔图像的边缘检测 | 第44-46页 |
| ·图像的阈值分割 | 第46-48页 |
| ·图像的测量 | 第48-50页 |
| ·标记 | 第48-49页 |
| ·二值图像的区域面积测量 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 动态条件下气门孔的图像处理与分析 | 第51-59页 |
| ·在动态条件下气门孔的图像采集 | 第51-53页 |
| ·气门孔的边缘检测 | 第53-56页 |
| ·图像的去噪 | 第53页 |
| ·图像的边缘检测 | 第53-56页 |
| ·图像的阈值分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第66页 |
