机器视觉在汽车零部件生产线中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-14页 |
| ·机器视觉技术的国外研究动态 | 第12-13页 |
| ·机器视觉技术的国内研究动态 | 第13-14页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 机器视觉技术研究的相关理论 | 第16-32页 |
| ·机器视觉技术 | 第16页 |
| ·机器视觉系统 | 第16-18页 |
| ·图像处理 | 第17页 |
| ·图像分析 | 第17-18页 |
| ·图像理解 | 第18页 |
| ·计算机数字图像处理技术概述 | 第18-31页 |
| ·数字图像的概念和特点 | 第19-20页 |
| ·色彩及数字图像 | 第20-22页 |
| ·图像处理技术基础 | 第22-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 S企业汽车座椅生产线检测系统方案设计 | 第32-46页 |
| ·汽车座椅生产线简介 | 第32-33页 |
| ·S企业汽车座椅生产线背景介绍与现状描述 | 第33-34页 |
| ·S企业汽车座椅生产线研究背景 | 第33页 |
| ·S企业汽车座椅生产线现状描述 | 第33-34页 |
| ·基于生产现状的机器视觉检测系统需求描述 | 第34页 |
| ·机器视觉检测系统组成与工作原理 | 第34-36页 |
| ·机器视觉检测系统组成 | 第34-36页 |
| ·机器视觉检测系统原理 | 第36页 |
| ·机器视觉检测系统设备描述 | 第36-37页 |
| ·机器视觉系统检测的主要技术指标 | 第37-39页 |
| ·机械传动部分 | 第37页 |
| ·电气控制部分 | 第37页 |
| ·图像采集部分 | 第37-38页 |
| ·图像处理部分 | 第38页 |
| ·中央控制部分 | 第38页 |
| ·环境要求 | 第38-39页 |
| ·可靠性 | 第39页 |
| ·相机的标定 | 第39-44页 |
| ·相机模型 | 第39-41页 |
| ·相机的标定方法 | 第41-43页 |
| ·相机的标定实验 | 第43-44页 |
| ·机器视觉系统检测结构设计 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于Matlab的检测系统目标识别 | 第46-69页 |
| ·颜色优势的提取和识别 | 第46-54页 |
| ·图像采集 | 第46页 |
| ·图像预处理 | 第46-48页 |
| ·彩色图像分量化 | 第48-51页 |
| ·目标分割与提取 | 第51-53页 |
| ·颜色优势目标识别 | 第53-54页 |
| ·汽车座椅就位识别 | 第54-61页 |
| ·研究对象特征描述 | 第54页 |
| ·图像预处理 | 第54-55页 |
| ·图像增强 | 第55-58页 |
| ·图像边缘检测 | 第58-59页 |
| ·数学形态学处理 | 第59-60页 |
| ·座椅轮廓特征识别 | 第60-61页 |
| ·座椅表面缺陷特征识别与测量 | 第61-68页 |
| ·待检测对象描述 | 第61页 |
| ·图像预处理 | 第61-62页 |
| ·图像剪裁与灰度增强 | 第62-63页 |
| ·座椅图像分割 | 第63-65页 |
| ·座椅缺陷图像的识别与判断 | 第65-66页 |
| ·图像细化处理 | 第66-67页 |
| ·座椅表面划痕长度测量 | 第67-68页 |
| ·误差分析 | 第68页 |
| ·检测效果评价 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
