基于机器视觉的小型工件尺寸测量系统研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景以及意义 | 第11页 |
| 1.2 机器视觉测量技术的发展及现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 机器视觉的概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 机器视觉的发展 | 第12-13页 |
| 1.2.3 机器视觉的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 机器视觉测量技术的现状 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究的内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 机器视觉测量系统的硬件构成与实现 | 第17-25页 |
| 2.1 测量系统的总体构成 | 第17页 |
| 2.2 光源 | 第17-20页 |
| 2.2.1 机器视觉常见光源 | 第17-18页 |
| 2.2.2 光源照射方式的选择 | 第18-20页 |
| 2.3 相机的选择 | 第20-22页 |
| 2.4 镜头 | 第22-23页 |
| 2.4.1 镜头的成像原理 | 第22页 |
| 2.4.2 镜头主要参数介绍 | 第22-23页 |
| 2.5 图像采集卡 | 第23-24页 |
| 2.6 计算机 | 第24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 机相机标定技术的研究 | 第25-39页 |
| 3.1 机器视觉系统的标定技术 | 第25-34页 |
| 3.1.1 相机标定基础知识 | 第25-27页 |
| 3.1.2 相机标定坐标系 | 第27-34页 |
| 3.2 标定原理 | 第34-35页 |
| 3.3 相机标定及实验数据分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 工件图像处理及识别分析研究 | 第39-53页 |
| 4.1 工件图像处理方案 | 第39-40页 |
| 4.2 图像滤波处理 | 第40-42页 |
| 4.2.1 均值滤波 | 第40-41页 |
| 4.2.2 高斯滤波 | 第41-42页 |
| 4.2.3 中值滤波 | 第42页 |
| 4.3 图像二值化处理 | 第42-44页 |
| 4.3.1 直方图阈值法 | 第43页 |
| 4.3.2 平均值阈值法 | 第43页 |
| 4.3.3 最大类间方差阈值法 | 第43-44页 |
| 4.4 图像边缘检测 | 第44-51页 |
| 4.4.1 边缘检测定义 | 第44-45页 |
| 4.4.2 边缘检测的算子 | 第45-47页 |
| 4.4.3 无效边缘的滤除 | 第47-51页 |
| 4.5 边缘分段读取及拟合 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实验平台以及实验数据分析 | 第53-57页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第53-54页 |
| 5.2 过程及实验结果 | 第54-55页 |
| 5.3 误差分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
