| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究对象选取 | 第17-18页 |
| 1.3.2 检测原理分析 | 第18-19页 |
| 1.3.3 检测方案设计 | 第19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 曲面工件图像采集 | 第20-32页 |
| 2.1 CMOS图像传感器 | 第20-22页 |
| 2.2 光源的选择 | 第22-23页 |
| 2.3 基于LED的球形漫反射表面均匀照明设计 | 第23-29页 |
| 2.3.1 球形漫反射照明结构 | 第24-26页 |
| 2.3.2 均匀照明模型的建立 | 第26-27页 |
| 2.3.3 仿真结果分析 | 第27-29页 |
| 2.4 图像采集的实现 | 第29-31页 |
| 2.4.1 Visual C++6.0 | 第29页 |
| 2.4.2 图像采集 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 曲面工件图像预处理 | 第32-42页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第32-33页 |
| 3.2 图像滤波 | 第33-37页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第33-35页 |
| 3.2.2 高斯滤波 | 第35-37页 |
| 3.3 图像增强 | 第37-38页 |
| 3.4 曲面工件图像的Hough圆检测 | 第38-39页 |
| 3.5 掩模操作 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 曲面工件检测算法研究 | 第42-73页 |
| 4.1 图像分割 | 第42-49页 |
| 4.1.1 基于阈值的图像分割 | 第42-46页 |
| 4.1.2 基于边缘的图像分割 | 第46-49页 |
| 4.2 图像标定 | 第49-53页 |
| 4.2.1 对长度的标定 | 第50页 |
| 4.2.2 对面积的标定 | 第50-53页 |
| 4.3 图像标定实验 | 第53-56页 |
| 4.3.1 长度标定实验 | 第54-55页 |
| 4.3.2 面积标定实验 | 第55-56页 |
| 4.4 缺陷不变矩存在不变性的验证 | 第56-60页 |
| 4.5 时域特征提取 | 第60-64页 |
| 4.5.1 特征提取 | 第60-61页 |
| 4.5.2 二叉树分类器 | 第61-64页 |
| 4.6 频域特征提取 | 第64-72页 |
| 4.6.1 Gabor滤波器 | 第64-65页 |
| 4.6.2 特征提取 | 第65-66页 |
| 4.6.3 基于主成分分析法的特征数据降维 | 第66-67页 |
| 4.6.4 最近邻分类器 | 第67-68页 |
| 4.6.5 识别分类 | 第68-72页 |
| 4.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 总结与展望 | 第73-74页 |
| 5.1 工作总结 | 第73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录A 200个样本时域特征完整数据 | 第77-83页 |
| 附录B 200个样本中12个样本频域特征值完整数据 | 第83-86页 |
| 作者简历 | 第86页 |