基于机器视觉的坩埚缺陷检测方法研究
| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 表面缺陷检测方法概述 | 第10-12页 |
| 1.3 机器视觉技术的国内外研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 Eye-in-Hand系统的研究 | 第13-14页 |
| 1.5 相关课题研究现状 | 第14-16页 |
| 1.6 论文的主要内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 1.6.1 论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.6.2 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 视觉标定系统的关键技术 | 第19-37页 |
| 2.1 摄像机的标定 | 第19-28页 |
| 2.1.1 摄像机标定理论 | 第19-24页 |
| 2.1.2 摄像机的内外参数 | 第24-25页 |
| 2.1.3 摄像机标定实验过程及结果 | 第25-28页 |
| 2.2 机器人手眼标定 | 第28-31页 |
| 2.2.1 机器人手眼系统分类 | 第28-29页 |
| 2.2.2 手眼标定实验过程及结果 | 第29-31页 |
| 2.3 参考坐标的建立及相互转换 | 第31-36页 |
| 2.3.1 参考坐标系建立的理论推导 | 第31-32页 |
| 2.3.2 参考坐标系建立过程及结果 | 第32-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 坩埚缺陷图像预处理与分割 | 第37-49页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第37页 |
| 3.2 图像强度反转 | 第37-38页 |
| 3.3 背景差法 | 第38-39页 |
| 3.4 阈值分割 | 第39-41页 |
| 3.4.1 迭代法阈值分割 | 第39-40页 |
| 3.4.2 根据直方图谷底法 | 第40-41页 |
| 3.5 腐蚀和膨胀 | 第41-42页 |
| 3.5.1 腐蚀 | 第41-42页 |
| 3.5.2 膨胀 | 第42页 |
| 3.6 特征提取 | 第42页 |
| 3.7 实验过程及结果 | 第42-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 坩埚缺陷图像匹配与拼接 | 第49-65页 |
| 4.1 缺陷模板匹配 | 第49-54页 |
| 4.1.1 模板匹配的分类 | 第49-50页 |
| 4.1.2 匹配准则 | 第50页 |
| 4.1.3 匹配度算法 | 第50-52页 |
| 4.1.4 基于灰度值的模板匹配 | 第52-54页 |
| 4.2 图像拼接 | 第54-56页 |
| 4.2.1 图像拼接的概述 | 第54页 |
| 4.2.2 图像拼接的主要步骤 | 第54-55页 |
| 4.2.3 图像拼接的主要方法 | 第55-56页 |
| 4.3 实验过程及结果 | 第56-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 坩埚缺陷检测系统的总体设计 | 第65-75页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 系统的总体功能 | 第65-66页 |
| 5.3 系统硬件组成 | 第66-67页 |
| 5.4 系统的软件组成 | 第67-69页 |
| 5.5 系统软件平台的实现 | 第69-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
