基于多模板匹配的丝印缺陷自动检测系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外技术现状 | 第11-12页 |
| 1.3 机器视觉技术及其在印刷品缺陷检测中的应用 | 第12-13页 |
| 1.3.1 机器视觉技术 | 第12-13页 |
| 1.3.2 机器视觉在外观缺陷检测中的应用 | 第13页 |
| 1.4 拟解决的主要问题 | 第13-14页 |
| 1.5 本论文的各章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 检测系统的结构设计 | 第16-25页 |
| 2.1 硬件结构 | 第16-22页 |
| 2.1.1 系统硬件组成 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光源的选择 | 第17-20页 |
| 2.1.3 相机的选取 | 第20-21页 |
| 2.1.4 镜头的选择 | 第21-22页 |
| 2.2 软件结构 | 第22-24页 |
| 2.2.1 总体结构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 检测部分各模块功能 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像预处理及模板的建立 | 第25-38页 |
| 3.1 图像降噪 | 第25-28页 |
| 3.1.1 邻域平均法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 加权平均法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 中值滤波法 | 第27-28页 |
| 3.2 图像分割 | 第28-32页 |
| 3.2.1 边缘分割 | 第28-30页 |
| 3.2.2 阈值分割 | 第30-32页 |
| 3.3 模板的建立 | 第32-36页 |
| 3.3.1 双模板匹配算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 模板的制作 | 第34-35页 |
| 3.3.3 本系统采用的模板建立方法 | 第35-36页 |
| 3.4 多模板的建立 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 检测算法设计 | 第38-49页 |
| 4.1 图像采集及处理 | 第38页 |
| 4.2 图像定位配准 | 第38-42页 |
| 4.2.1 图像变换的模型 | 第39页 |
| 4.2.2 常见的图像配准方法 | 第39-41页 |
| 4.2.3 本系统采用的图像配准方法 | 第41-42页 |
| 4.3 缺陷检测算法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 常见的缺陷检测方法 | 第42-45页 |
| 4.3.2 本文的缺陷检测算法设计 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 检测实验和结果分析 | 第49-54页 |
| 5.1 基本模板的建立实例 | 第49-51页 |
| 5.2 检测实验 | 第51页 |
| 5.3 检测效率和误识率 | 第51-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
