| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究工作内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-15页 |
| 第二章 标签图像预处理 | 第15-26页 |
| 2.1 标签图像降噪 | 第15-18页 |
| 2.1.1 常见的图像降噪算法介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.2 图像降噪效果测试 | 第17-18页 |
| 2.2 基于图像分割算法的标签区域提取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 常见的图像分割算法介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.2 本文分割算法 | 第20-21页 |
| 2.3 标签图像曲面校正 | 第21-25页 |
| 2.3.1 基于相机标定和二次曲线拟合的柱面反投影算法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 图像曲面校正效果测试 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SIFT特征点匹配算法的图像配准 | 第26-37页 |
| 3.1 图像配准相关概念 | 第26-27页 |
| 3.1.1 图像配准的定义 | 第26页 |
| 3.1.2 图像配准效果的评价指标 | 第26-27页 |
| 3.2 常见的图像配准算法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 基于图像区域匹配的方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于图像特征匹配的方法 | 第28-29页 |
| 3.3 基于SIFT特征点匹配的标签图像配准算法 | 第29-34页 |
| 3.4 图像配准测试 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于改进结构相似度算法的标签缺陷检测方案 | 第37-55页 |
| 4.1 图像质量评价算法 | 第37-42页 |
| 4.1.1 图像质量评价算法相关概念 | 第37-38页 |
| 4.1.2 常见图像质量评价算法 | 第38-42页 |
| 4.2 缺陷检测方案设计前期工作 | 第42-45页 |
| 4.2.1 标签图像特点介绍 | 第43-44页 |
| 4.2.2 缺陷检测算法的设计需求 | 第44页 |
| 4.2.3 现有算法的适用性分析 | 第44-45页 |
| 4.3 改进的结构相似度算法 | 第45-50页 |
| 4.3.1 梯度幅值 | 第47页 |
| 4.3.2 差异值哈希 | 第47-48页 |
| 4.3.3 结构信息相似度 | 第48-49页 |
| 4.3.4 GDSSIM小结 | 第49-50页 |
| 4.4 基于图像分块的加权GD-SSIM标签缺陷检测方案 | 第50-53页 |
| 4.5 缺陷检测方案实验结果 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 标签缺陷检测系统实现 | 第55-62页 |
| 5.1 系统组成 | 第55-57页 |
| 5.2 系统硬件设备选型 | 第57-59页 |
| 5.2.1 工业相机 | 第57-58页 |
| 5.2.2 光学镜头 | 第58页 |
| 5.2.3 光源 | 第58-59页 |
| 5.2.4 工控机 | 第59页 |
| 5.3 系统软件模块实现 | 第59页 |
| 5.4 系统性能测试 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 下一步工作的展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参与的科研项目及学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |