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基于机器视觉的偏光片缺陷检测技术研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-22页
    1.1 偏光片第9-11页
    1.2 偏光片外观缺陷第11-12页
    1.3 偏光片外观缺陷检测技术第12-19页
        1.3.1 机器视觉检测第13-15页
        1.3.2 AOI第15-17页
        1.3.3 偏光片离线检测技术第17-19页
    1.4 条纹结构光检测第19-21页
    1.5 研究内容与意义第21-22页
第2章 极细微缺陷检测方法第22-31页
    2.1 极细微缺陷模型及其仿真第22-27页
    2.2 边缘光检测及其成像机理第27-28页
    2.3 基于RPCA的图像检测方法第28-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 结构光饱和成像检测方法第31-42页
    3.1 饱和成像第31-33页
    3.2 条纹光饱和成像检测第33-34页
    3.3 图像处理方法第34-41页
        3.3.1 开运算自差分法第34-36页
        3.3.2 边界消除法第36-39页
        3.3.3 两步平均法第39-40页
        3.3.4 方法对比分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 凹凸点缺陷深度估测第42-56页
    4.1 深度、宽度对缺陷成像的影响第42-43页
    4.2 缺陷参数与成像的关系第43-45页
    4.3 相关性分析第45-55页
        4.3.1 实测相关性分析第45-51页
        4.3.2 测量结果第51-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 样机系统第56-62页
    5.1 相机布局第56-57页
    5.2 样机搭建第57-59页
    5.3 系统检测第59-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-63页
    6.1 总结第62页
    6.2 论文创新点第62页
    6.3 展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间的研究成果第68页

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