汽车安全气囊装配质量视觉检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 课题来源 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外相关课题研究概况 | 第10-13页 |
| 1.3.1 安全气囊的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 计算机视觉检测技术的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 汽车安全气囊装配质量检测的总体设计方案 | 第14-20页 |
| 2.1 装配质量检测方法总体设计方案设计 | 第14-15页 |
| 2.2 视觉检测方法硬件设计 | 第15-17页 |
| 2.2.1 CCD 摄像机 | 第15-17页 |
| 2.2.2 视觉检测图像采集卡 | 第17页 |
| 2.3 视觉检测方法的软件设计 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 安全气囊卡扣图像的预处理与特征提取 | 第20-29页 |
| 3.1 卡扣图像的噪声滤波 | 第20-22页 |
| 3.2 卡扣图像的二值化分割 | 第22-24页 |
| 3.3 卡扣图像的边缘检测 | 第24-25页 |
| 3.4 卡扣图像的边缘细化 | 第25页 |
| 3.5 卡扣图像的边缘特征提取 | 第25-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 人工神经网络理论简介 | 第29-42页 |
| 4.1 人工神经网络 | 第29-32页 |
| 4.1.1 人工神经网络模型 | 第29-30页 |
| 4.1.2 人工神经网络的结构及工作方式 | 第30页 |
| 4.1.3 人工神经网络的训练 | 第30-32页 |
| 4.2 BP 神经网络 | 第32-39页 |
| 4.2.1 BP 神经元模型 | 第32-33页 |
| 4.2.2 BP 神经网络的结构及学习过程 | 第33-35页 |
| 4.2.3 BP 神经网络的数学描述 | 第35-39页 |
| 4.3 BP 神经网络的优化 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 卡扣图像诊断系统的实现 | 第42-52页 |
| 5.1 卡扣图像诊断系统的语言编程 | 第42-49页 |
| 5.2 卡扣图像诊断系统的界面设计 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
