基于机器视觉的银接点焊接质量自动检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器视觉检测技术 | 第11页 |
| 1.3 机器视觉检测技术国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 系统方案设计及硬件选择 | 第14-26页 |
| 2.1 工件介绍及工艺要求 | 第14页 |
| 2.2 检测系统的要求 | 第14-15页 |
| 2.3 机器视觉检测系统概述 | 第15-16页 |
| 2.4 系统的选型 | 第16-17页 |
| 2.5 银接点焊接质量视觉检测系统硬件选型 | 第17-25页 |
| 2.5.1 光源选型 | 第17-18页 |
| 2.5.2 光源照明方式分类 | 第18-21页 |
| 2.5.3 相机选型 | 第21-23页 |
| 2.5.4 镜头选型 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 银接点图像预处理 | 第26-32页 |
| 3.1 数字图像处理的概念 | 第26页 |
| 3.2 图像的增强 | 第26页 |
| 3.3 灰度变换 | 第26-27页 |
| 3.4 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 3.5 图像滤波 | 第28-31页 |
| 3.5.1 均值滤波 | 第28-29页 |
| 3.5.2 中值滤波 | 第29-30页 |
| 3.5.3 高斯滤波 | 第30-31页 |
| 3.5.4 试验结果与分析 | 第31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 图像检测算法研究 | 第32-40页 |
| 4.1 边缘检测算子 | 第32-36页 |
| 4.1.1 Roberts(罗伯特)算子 | 第32-33页 |
| 4.1.2 Sobel(索贝尔)算子 | 第33页 |
| 4.1.3 Laplacian(拉普拉斯)算子 | 第33-34页 |
| 4.1.4 Canny(凯尼)算子 | 第34-35页 |
| 4.1.5 各算法的特点 | 第35-36页 |
| 4.2 模板匹配 | 第36-39页 |
| 4.2.1 基于灰度值的模板匹配 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于几何特征的模板匹配 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 视觉检测系统的实现及误差分析 | 第40-58页 |
| 5.1 摄像机标定 | 第40-42页 |
| 5.2 银接点质量视觉检测系统 | 第42-53页 |
| 5.2.1 焊核图像获取及工作流程 | 第42-43页 |
| 5.2.2 焊核有无的检测 | 第43-48页 |
| 5.2.3 焊核高度的检测 | 第48-52页 |
| 5.2.4 检测结果输出 | 第52-53页 |
| 5.3 系统标定测试 | 第53-54页 |
| 5.4 焊核检测的误差分析 | 第54-55页 |
| 5.5 标准件检测 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
