可重构的机器视觉在线检测方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题目的和意义 | 第9-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 机器视觉发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 可重构理论研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 在线检测技术的发展现状 | 第16页 |
| 1.4 本文的主要工作与结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.2 本文总体结构 | 第18-19页 |
| 第二章 机器视觉在线检测的可重构体系 | 第19-34页 |
| 2.1 机器视觉在线检测的重构概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 机器视觉在线检测系统 | 第19-20页 |
| 2.1.2 传统视觉检测系统设计模式 | 第20-21页 |
| 2.1.3 可重构的视觉检测系统设计理念 | 第21-22页 |
| 2.2 基于软件芯片的视觉检测可重构体系 | 第22-26页 |
| 2.2.1 常用的可重构设计方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于软件芯片的视觉重构体系 | 第23-24页 |
| 2.2.3 可重构的层次结构与系统流程 | 第24-26页 |
| 2.3 视觉检测系统的模块划分与重构方案 | 第26-33页 |
| 2.3.1 可重构视觉检测系统模块划分 | 第26-28页 |
| 2.3.2 视觉系统的模式设计 | 第28-30页 |
| 2.3.3 视觉系统运行重构方案 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 硬件异构模式下通用图像获取方法 | 第34-43页 |
| 3.1 异构硬件环境下图像获取通用模型 | 第34-39页 |
| 3.1.1 常用数字图像获取标准比较 | 第34-37页 |
| 3.1.2 图像获取通用模型的设计目标 | 第37-38页 |
| 3.1.3 硬件无关的图像获取通用模型 | 第38-39页 |
| 3.2 通用图像 SDK 设计 | 第39-41页 |
| 3.2.1 通用图像获取函数定义 | 第39-40页 |
| 3.2.2 获取图像的抽象类设计 | 第40页 |
| 3.2.3 获取图像中子类设计实例 | 第40-41页 |
| 3.3 获取图像接口的组态设计 | 第41-42页 |
| 3.3.1 获取图像接口以及可重构体系交互方式 | 第41页 |
| 3.3.2 获取图像类实例以及调用接口 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 可配置的视觉检测算法设计 | 第43-61页 |
| 4.1 视觉检测流程与配置模型 | 第43-45页 |
| 4.1.1 视觉检测需求分析 | 第43页 |
| 4.1.2 视觉检测流程 | 第43-45页 |
| 4.2 机器视觉在线检测算法库设计 | 第45-57页 |
| 4.2.1 产品视觉检测常用算子分类 | 第45-55页 |
| 4.2.2 视觉检测算子层次模型 | 第55-56页 |
| 4.2.3 视觉检测算子接口设计 | 第56-57页 |
| 4.3 基于配置信息的视觉检测流程再生 | 第57-60页 |
| 4.3.1 基于配置信息的视觉检测算子表示 | 第57页 |
| 4.3.2 信息配置的存储与解析 | 第57-58页 |
| 4.3.3 算子的搜索和匹配 | 第58-59页 |
| 4.3.4 机器视觉在线检测算法可重构流程 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 图像特征提取与解耦方法 | 第61-78页 |
| 5.1 机器视觉在线检测的图像特征 | 第61-63页 |
| 5.1.1 常用特征描述 | 第61页 |
| 5.1.2 常用图像特征提取方法比较 | 第61-63页 |
| 5.2 质量视觉检测的特征提取方法 | 第63-72页 |
| 5.2.1 基于统计与时频联合的特征提取 | 第63-65页 |
| 5.2.2 粘扣带特征 | 第65-67页 |
| 5.2.3 导爆管特征 | 第67-70页 |
| 5.2.4 网孔织物特征 | 第70-72页 |
| 5.3 基于遗传算法的特征解耦与选择 | 第72-77页 |
| 5.3.1 特征解耦与选择方法分析 | 第72-75页 |
| 5.3.2 基于遗传算法的特征解耦方法 | 第75-76页 |
| 5.3.3 特征解耦的关键技术 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 可重构的机器视觉在线检测实例与分析 | 第78-92页 |
| 6.1 粘扣带质量视觉检测系统实现 | 第78-82页 |
| 6.1.1 系统硬件设计 | 第78-79页 |
| 6.1.2 系统软件设计 | 第79-81页 |
| 6.1.3 系统样机 | 第81-82页 |
| 6.2 导爆管自动检测系统开发 | 第82-88页 |
| 6.2.1 系统硬件设计 | 第82-85页 |
| 6.2.2 系统软件设计 | 第85-87页 |
| 6.2.3 系统样机 | 第87-88页 |
| 6.3 网孔织物表面质量视觉检测系统研究 | 第88-91页 |
| 6.3.1 系统硬件设计 | 第88页 |
| 6.3.2 系统软件设计 | 第88-90页 |
| 6.3.3 系统样机 | 第90-91页 |
| 6.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第七章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 7.1 全文总结 | 第92页 |
| 7.2 工作展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文与参与科研情况 | 第103页 |
