| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 课题的来源、研究目的与意义 | 第13-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-26页 |
| 1.2.1 机器视觉在线检测系统架构研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.2 高速精确定位拍照控制研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.3 表面瑕疵高速检测算法研究现状 | 第23-26页 |
| 1.2.4 机器视觉在瑕疵检测中的应用现状 | 第26页 |
| 1.3 存在的问题 | 第26-28页 |
| 1.4 本文的研究目标、主要研究内容和难点 | 第28-29页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第28页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4.3 重点和难点 | 第29页 |
| 1.5 本文结构介绍 | 第29-32页 |
| 第二章 机器视觉在线检测系统的原理和总体设计 | 第32-46页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 机器视觉在线检测系统的工作原理 | 第32-35页 |
| 2.2.1 图像获取 | 第33页 |
| 2.2.2 图像处理 | 第33-34页 |
| 2.2.3 瑕疵产品分类 | 第34-35页 |
| 2.3 机器视觉在线检测系统的总体架构设计 | 第35-37页 |
| 2.3.1 两层网络控制的理论基础 | 第35-36页 |
| 2.3.2 机器视觉两层网络架构的设计 | 第36-37页 |
| 2.4 机器视觉在线检测系统的硬件模块设计 | 第37-42页 |
| 2.4.1 光源单元模块 | 第38-40页 |
| 2.4.2 传感器模块 | 第40-41页 |
| 2.4.3 图像采集模块 | 第41-42页 |
| 2.5 机器视觉在线检测的软件设计 | 第42-45页 |
| 2.5.1 相机控制软件 | 第42-43页 |
| 2.5.2 图像处理单元软件 | 第43-44页 |
| 2.5.3 用户数据管理系统 | 第44-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于迭代学习控制和卡尔曼滤波的相机精确控制方法研究 | 第46-72页 |
| 3.1 引言 | 第46-49页 |
| 3.2 迭代学习控制和卡尔曼滤波 | 第49-53页 |
| 3.2.1 迭代学习控制 | 第49-50页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波 | 第50-53页 |
| 3.3 图像抓拍模型建立 | 第53-59页 |
| 3.3.1 迭代学习控制建模与分析 | 第54-56页 |
| 3.3.2 卡尔曼滤波建模与分析 | 第56-59页 |
| 3.4 收敛性和收敛范围分析 | 第59-61页 |
| 3.4.1 收敛性分析 | 第59-61页 |
| 3.4.2 收敛范围分析 | 第61页 |
| 3.5 数值仿真 | 第61-69页 |
| 3.5.1 迭代学习控制数值仿真 | 第62-65页 |
| 3.5.2 卡尔曼滤波的迭代学习控制仿真 | 第65-69页 |
| 3.6 瓶盖图像抓拍实验 | 第69-70页 |
| 3.6.1 瓶盖图像中心位置的确定 | 第69页 |
| 3.6.2 卡尔曼滤波迭代学习控制相机抓拍实验 | 第69-70页 |
| 3.7 现场应用 | 第70-71页 |
| 3.8 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 目标子空间的快速匹配方法研究 | 第72-94页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 主动轮廓模型和水平集方法 | 第73-81页 |
| 4.2.1 主动轮廓模型 | 第73-75页 |
| 4.2.2 水平集方法 | 第75-81页 |
| 4.3 离散路径水平集快速搜索方法 | 第81-87页 |
| 4.3.1 水平集搜索路径的设置 | 第81-82页 |
| 4.3.2 离散路径水平集轮廓边缘点搜索 | 第82-84页 |
| 4.3.3 工件图像拟合定位 | 第84-87页 |
| 4.4 局部能量水平集搜索方法 | 第87-90页 |
| 4.4.1 能量模型 | 第87-89页 |
| 4.4.2 局部能量搜索 | 第89-90页 |
| 4.5 应用案例 | 第90-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 图像瑕疵的高速检测方法研究 | 第94-112页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 稀疏表示建模 | 第95-98页 |
| 5.2.1 稀疏表示 | 第95-96页 |
| 5.2.2 瓶盖图像检测的稀疏表示模型 | 第96-98页 |
| 5.3 瓶盖表面特征提取和字典的建立 | 第98-103页 |
| 5.4 瑕疵稀疏因子的快速求解算法 | 第103-106页 |
| 5.5 实验与结果分析 | 第106-109页 |
| 5.6 应用案例 | 第109-111页 |
| 5.7 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 高速检测实验平台和实际生产样机的研制 | 第112-138页 |
| 6.1 引言 | 第112页 |
| 6.2 实验平台的设计 | 第112-121页 |
| 6.2.1 主要器件参数 | 第113-119页 |
| 6.2.2 实验平台组装与调试 | 第119-121页 |
| 6.3 实际生产样机的研制 | 第121-132页 |
| 6.3.1 工位传感器安装 | 第122-123页 |
| 6.3.2 剔除装置安装 | 第123页 |
| 6.3.3 视觉检测装置安装 | 第123-124页 |
| 6.3.4 瓶盖盖面检测软件开发 | 第124-128页 |
| 6.3.5 瓶盖内盖检测软件开发 | 第128-132页 |
| 6.4 现场实测效果与数据分析 | 第132-137页 |
| 6.4.1 现场实测效果 | 第132-133页 |
| 6.4.2 现场数据分析 | 第133-137页 |
| 6.5 本章小结 | 第137-138页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第138-141页 |
| 7.1 全文总结 | 第138-139页 |
| 7.2 工作展望 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-151页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第151-153页 |
| 攻读博士学位期间取得的专利与软件著作权 | 第153-154页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第154-155页 |
| 攻读博士学位期间获得的奖励及参与的学术工作 | 第155-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |