变压器散热片表面缺陷在线检测系统设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.1 变压器散热片概述 | 第8-9页 |
| 1.1.2 散热片制造流程 | 第9-10页 |
| 1.2 板形检测的研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 人工目视检测 | 第11页 |
| 1.2.2 传统机器检测 | 第11-13页 |
| 1.2.3 机器视觉检测 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第15-18页 |
| 2 变压器散热片在线检测系统硬件设计 | 第18-26页 |
| 2.1 变压器散热片在线检测系统概述 | 第18-19页 |
| 2.2 机器视觉硬件系统选择 | 第19-25页 |
| 2.2.1 工业相机的选择 | 第19-21页 |
| 2.2.2 镜头的选择 | 第21-22页 |
| 2.2.3 光源的选择 | 第22页 |
| 2.2.4 照明方式 | 第22-23页 |
| 2.2.5 执行机构 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 散热片图像处理方法分析 | 第26-42页 |
| 3.1 图像滤波处理 | 第26-32页 |
| 3.1.1 传统滤波方法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 ε-中值滤波 | 第27-29页 |
| 3.1.3 加权 ε-中值滤波 | 第29-30页 |
| 3.1.4 仿真实验 | 第30-32页 |
| 3.2 图像边缘提取 | 第32-39页 |
| 3.2.1 经典边缘检测算子 | 第32-34页 |
| 3.2.2 Canny算子 | 第34-37页 |
| 3.2.3 改进Canny算法 | 第37-39页 |
| 3.3 实验验证 | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-42页 |
| 4 缺陷检测 | 第42-50页 |
| 4.1 图像特征提取 | 第42-43页 |
| 4.2 神经网络简介 | 第43-44页 |
| 4.3 缺陷分类BP神经网络结构设计 | 第44-45页 |
| 4.4 缺陷学习训练 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 变压器散热片在线检测系统软件设计 | 第50-56页 |
| 5.1 软件总体设计 | 第50-51页 |
| 5.2 软件设计 | 第51-54页 |
| 5.3 运行结果 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录：硕士研究生期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
