| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 文章主要研究工作 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容及组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 表面缺陷检测系统总体设计 | 第18-26页 |
| 2.1 机器视觉检测系统简介 | 第18-19页 |
| 2.2 系统总体构成 | 第19-21页 |
| 2.3 照明系统设计 | 第21-23页 |
| 2.4 相机选择 | 第23-24页 |
| 2.5 软件系统设计 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 滤网表面图像预处理 | 第26-38页 |
| 3.1 图像灰度变换 | 第26-28页 |
| 3.2 图像平滑去噪 | 第28-33页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第29页 |
| 3.2.3 高斯滤波 | 第29-30页 |
| 3.2.4 小波去噪 | 第30-31页 |
| 3.2.5 平滑滤波算法的比较与选择 | 第31-33页 |
| 3.3 图像增强 | 第33-36页 |
| 3.3.1 直方图均衡 | 第33-34页 |
| 3.3.2 图像锐化 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 滤网表面缺陷检测识别算法 | 第38-62页 |
| 4.1 滤网表面几种常见缺陷 | 第39-41页 |
| 4.2 焊斑、缺料识别 | 第41-46页 |
| 4.2.1 焊斑、缺料特征分析 | 第41-43页 |
| 4.2.2 灰度波形平滑 | 第43-44页 |
| 4.2.3 最大类间方差法阈值分割 | 第44-46页 |
| 4.3 划伤识别 | 第46-50页 |
| 4.3.1 划伤特征分析 | 第46-47页 |
| 4.3.2 Sobel边缘检测和Canny边缘检测 | 第47-48页 |
| 4.3.3 二值运算 | 第48-50页 |
| 4.4 夹杂物、生锈识别 | 第50-54页 |
| 4.4.1 夹杂物、生锈特征分析 | 第50-51页 |
| 4.4.2 感兴趣区域选取 | 第51页 |
| 4.4.3 RGB彩色图像分割 | 第51-54页 |
| 4.5 缺陷定位与量化 | 第54-55页 |
| 4.6 基于SVM的缺陷识别 | 第55-58页 |
| 4.7 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 4.7.1 结果分析 | 第58-60页 |
| 4.7.2 影响图像检测精度因素分析 | 第60页 |
| 4.8 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 硬件平台介绍与软件系统验证 | 第62-70页 |
| 5.1 系统硬件平台介绍 | 第62-65页 |
| 5.2 系统软件算法验证 | 第65-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第89页 |