基于机器视觉的铆钉薄板几何参数测量系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机器视觉测量系统研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 相关图像处理算法研究 | 第10-12页 |
| 1.2.3 机器视觉测量系统发展趋势 | 第12页 |
| 1.3 论文选题意义与研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 视觉测量系统的整体设计 | 第14-24页 |
| 2.1 测量系统的硬件设计及选择 | 第14-19页 |
| 2.1.1 薄板放置平台设计 | 第15-16页 |
| 2.1.2 照明系统的设计 | 第16-17页 |
| 2.1.3 图像获取设备的选择 | 第17-19页 |
| 2.2 测量系统的软件设计 | 第19-22页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第21页 |
| 2.2.2 图像分割 | 第21-22页 |
| 2.2.3 边缘检测 | 第22页 |
| 2.2.4 孔形识别 | 第22页 |
| 2.2.5 孔几何参数提取 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 测量系统的标定 | 第24-31页 |
| 3.1 相机成像模型 | 第24-25页 |
| 3.2 相机的标定 | 第25-28页 |
| 3.3 坐标系的标定 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 铆钉薄板的图像处理 | 第31-46页 |
| 4.1 图像预处理 | 第31-39页 |
| 4.1.1 图像灰度化处理 | 第31-33页 |
| 4.1.2 图像滤波 | 第33-35页 |
| 4.1.3 本文噪声滤波算法 | 第35-39页 |
| 4.2 图像阈值分割 | 第39-43页 |
| 4.2.1 灰度直方图法 | 第40页 |
| 4.2.2 迭代阈值法 | 第40页 |
| 4.2.3 最大类间方差法 | 第40-42页 |
| 4.2.4 本文阈值分割算法 | 第42-43页 |
| 4.3 ROI提取 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 几何参数提取 | 第46-55页 |
| 5.1 孔心坐标提取 | 第46-47页 |
| 5.2 边缘检测 | 第47-49页 |
| 5.3 孔形识别 | 第49-53页 |
| 5.3.1 孔形几何特征分析 | 第49-51页 |
| 5.3.2 孔形识别分析 | 第51-53页 |
| 5.4 尺寸测量 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 测量系统试验及误差分析 | 第55-64页 |
| 6.1 中心坐标测量试验分析 | 第55-59页 |
| 6.2 尺寸测量试验分析 | 第59-62页 |
| 6.3 误差分析 | 第62-63页 |
| 6.3.1 图像获取装置误差 | 第62-63页 |
| 6.3.2 相机标定误差 | 第63页 |
| 6.3.3 图像处理误差 | 第63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 1 结论 | 第64页 |
| 2 创新点 | 第64-65页 |
| 3 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第72页 |
