| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 论文的选题来源 | 第11页 |
| 1.2 论文的研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究概述及发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.3.1 基于机器视觉检测的国内外研究概述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 中厚板轮廓检测的国内外研究概述 | 第13-15页 |
| 1.3.3 基于机器视觉的轮廓检测技术的发展趋势 | 第15页 |
| 1.4.本论文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 基于机器视觉的中厚钢板的轮廓检测系统整体设计 | 第18-28页 |
| 2.1 基于机器视觉的中厚钢板轮廓检测系统的总体布局 | 第18-19页 |
| 2.2 光学系统的设计 | 第19-22页 |
| 2.2.1 激光光源的选择 | 第19-20页 |
| 2.2.2 面阵相机的选择 | 第20-21页 |
| 2.2.3 激光源的入射方式选择 | 第21-22页 |
| 2.3 中厚钢板轮廓检测系统中检测子系统的设计及实现 | 第22-27页 |
| 2.3.1 线激光角度控制子系统的设计及实现 | 第23-24页 |
| 2.3.2 图像采集子系统的设计 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于磁栅的速度检测子系统的设计及实现 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 中厚钢板轮廓检测技术实现的基本原理 | 第28-41页 |
| 3.1 基于磁栅传感的速度获取 | 第28-32页 |
| 3.1.1 基于labview的速度采集界面的设计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 无干扰时中厚钢板板的速度信息获取 | 第29-30页 |
| 3.1.3 外界干扰存在时中厚钢板板的速度信息获 | 第30-32页 |
| 3.2 中厚钢板表面高度的测量及相机标定原理 | 第32-35页 |
| 3.2.1 中厚钢板表面高度测量方式 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于多高度变化的标定原理 | 第34-35页 |
| 3.3 CMOS相机的参数标定的原理 | 第35-39页 |
| 3.3.1 CMOS相机的理想成像模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.3.2 坐标系之间的转换 | 第36-38页 |
| 3.3.3 CMOS相机畸变的校正 | 第38-39页 |
| 3.3.4 CMOS相机参数标定的实现 | 第39页 |
| 3.4 中厚钢板板边缘坐标获取原理 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 中厚钢板轮廓检测系统的图像算法研究 | 第41-57页 |
| 4.1 亮线图像的预处理算法的研究 | 第41-49页 |
| 4.1.1 亮线图像的灰度化 | 第41-42页 |
| 4.1.2 亮线图像的增强 | 第42-44页 |
| 4.1.3 亮线图像中噪声的处理方法 | 第44-46页 |
| 4.1.4 亮线图像的数学形态学处理 | 第46页 |
| 4.1.5 亮线图像的二值化处理算法研究 | 第46-49页 |
| 4.2 图像中亮线纵坐标提取算法研究 | 第49-51页 |
| 4.3 图像中亮线端点坐标提取算法研究 | 第51-55页 |
| 4.3.1 图像中亮线端点的近似提取算法研究 | 第51-54页 |
| 4.3.2 图像的亮线端点亚像素提取算法研究 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 基于MATLAB的图像处理和轮廓检测实验结果的研究 | 第57-78页 |
| 5.1 中厚板轮廓检测系统的图像采集子系统的参数设置 | 第57-59页 |
| 5.2 中厚板板轮廓检测的实验结果与分析 | 第59-68页 |
| 5.2.1 高度标定的实验结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.2.2 检测系统中相机参数的标定结果及分析 | 第63-68页 |
| 5.3 中厚板轮廓检测系统中轮廓检测结果的显示 | 第68-74页 |
| 5.3.1 边缘坐标与速度数据的匹配 | 第70-73页 |
| 5.3.2 中厚钢板板轮廓的拟合结果显示 | 第73-74页 |
| 5.4 基于机器视觉的中厚板轮廓检测系统的精度分析 | 第74-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-81页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第86页 |
