提要 | 第1-8页 |
第1章 绪论 | 第8-23页 |
·计算机视觉概述 | 第8-9页 |
·计算机视觉检测概述 | 第9-10页 |
·计算机视觉检测国内外研究现状及发展趋势 | 第10-17页 |
·计算机视觉检测研究现状 | 第10-16页 |
·计算机视觉检测技术发展趋势 | 第16-17页 |
·计算机视觉检测关键技术 | 第17-21页 |
·图像分割 | 第18页 |
·边缘检测 | 第18-19页 |
·边缘的亚像素定位技术 | 第19-20页 |
·摄像机标定 | 第20-21页 |
·本课题研究的主要内容 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第2章 视觉检测系统构成及检测理论基础 | 第23-34页 |
·视觉检测系统概述 | 第23-24页 |
·系统硬件及其选择 | 第24-28页 |
·照明系统 | 第24-25页 |
·CCD摄像机 | 第25-26页 |
·镜头 | 第26-27页 |
·图像采集卡 | 第27页 |
·计算机 | 第27-28页 |
·系统软件 | 第28页 |
·支持向量机基本理论 | 第28-33页 |
·支持向量机 | 第29-31页 |
·支持向量回归机 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 常规图像处理算法及图像特征识别 | 第34-56页 |
·图像去噪 | 第34-38页 |
·图像噪声 | 第34-35页 |
·图像滤波 | 第35-38页 |
·图像分割 | 第38-40页 |
·灰度阈值法 | 第38-39页 |
·最大方差自动取阈法 | 第39-40页 |
·边缘检测 | 第40-51页 |
·经典边缘检测算子 | 第42-46页 |
·Canny 边缘检测算子 | 第46-48页 |
·边缘检测算子对比分析 | 第48-51页 |
·图像几何特征识别 | 第51-55页 |
·角点检测 | 第51-52页 |
·线检测 | 第52-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第4章 图像边缘亚像素定位 | 第56-73页 |
·常见的亚像素边缘检测算法 | 第56-60页 |
·Zernike矩法 | 第56-58页 |
·插值法 | 第58页 |
·拟合法 | 第58-60页 |
·基于最小二乘支持向量回归机的图像边缘亚像素定位 | 第60-64页 |
·最小二乘支持向量回归机原理 | 第60-62页 |
·最小二乘线性支持向量回归机 | 第62页 |
·最小二乘小波支持向量回归机 | 第62-64页 |
·亚像素定位 | 第64页 |
·亚像素定位实验 | 第64-72页 |
·直线边缘的亚像素定位及其在角度和角点检测中的精度实验 | 第65-67页 |
·曲线边缘的亚像素定位 | 第67-69页 |
·圆弧的亚像素定位 | 第69-70页 |
·圆边缘的亚像素定位 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第5章 零件微小结构几何量精密检测 | 第73-85页 |
·被测对象 | 第73-74页 |
·金属夏比V型缺口冲击试验件检测系统 | 第74-76页 |
·检测系统硬件 | 第74-75页 |
·检测系统软件 | 第75-76页 |
·图像处理 | 第76-79页 |
·图像去噪 | 第76-77页 |
·图像分割与轮廓提取 | 第77-79页 |
·图像边缘亚像素回归与被测参数计算 | 第79-82页 |
·样本点采集 | 第79页 |
·亚像素定位 | 第79-80页 |
·被测参数计算 | 第80-82页 |
·标定 | 第82-83页 |
·检测结果和误差分析 | 第83-84页 |
·检测结果 | 第83-84页 |
·误差分析 | 第84页 |
·本章小结 | 第84-85页 |
第6章 凸轮的计算机视觉检测 | 第85-103页 |
·被测对象 | 第85-86页 |
·视觉检测系统设计 | 第86-87页 |
·摄像机标定 | 第87-89页 |
·凸轮尺寸检测 | 第89-102页 |
·亚像素定位 | 第89-93页 |
·中心孔检测 | 第93页 |
·凸轮外缘轮廓检测 | 第93-96页 |
·形位误差的计算 | 第96-98页 |
·检测结果和误差分析 | 第98-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
第7章 总结与展望 | 第103-106页 |
参考文献 | 第106-118页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第118-119页 |
致谢 | 第119-120页 |
摘要 | 第120-122页 |
ABSTRACT | 第122-125页 |