玻璃缺陷检测若干关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 机器视觉发展的现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 玻璃缺陷检测的现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关技术 | 第13-23页 |
| 2.1 机器视觉系统概述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 照明模块 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图像采集模块 | 第15-17页 |
| 2.1.3 图像处理模块 | 第17页 |
| 2.2 基于阈值的图像分割方法 | 第17-19页 |
| 2.3 Freeman链码 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于Freeman链码的边缘检测算法设计 | 第23-31页 |
| 3.1 玻璃图像分割 | 第23-24页 |
| 3.2 对Freeman链码轮廓跟踪的改进 | 第24页 |
| 3.3 边缘检测算法设计 | 第24-30页 |
| 3.3.1 玻璃尺寸、角度检测 | 第24-26页 |
| 3.3.2 缺角、崩边检测 | 第26-28页 |
| 3.3.3 实验与分析 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 墨点识别算法设计 | 第31-42页 |
| 4.1 墨点预处理 | 第31-35页 |
| 4.1.1 墨点局部区域提取 | 第31-33页 |
| 4.1.2 局部区域填充算法 | 第33-34页 |
| 4.1.3 连通区域标记 | 第34-35页 |
| 4.2 特征提取 | 第35-40页 |
| 4.2.1 几何形状特征 | 第36-38页 |
| 4.2.2 实验与分析 | 第38-40页 |
| 4.3 墨点识别算法 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 系统的实现 | 第42-48页 |
| 5.1 系统的功能要求及技术指标 | 第42页 |
| 5.2 系统应用实例 | 第42-44页 |
| 5.3 完整的图像算法流程 | 第44-45页 |
| 5.4 系统测试结果 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 全文总结 | 第48页 |
| 6.2 创新点 | 第48页 |
| 6.3 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士专业学位期间所取得的相关科研成果 | 第56页 |
