塑胶组合盖质量视觉检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 机器视觉技术的特点 | 第13-14页 |
| 1.3 机器视觉技术的主要应用 | 第14-15页 |
| 1.3.1 机器视觉在工业上的应用 | 第14页 |
| 1.3.2 机器视觉在农业上的应用 | 第14页 |
| 1.3.3 机器视觉在交通上的应用 | 第14-15页 |
| 1.3.4 机器视觉在饮料、医药产品上的应用 | 第15页 |
| 1.3.5 机器视觉在军事国防上的应用 | 第15页 |
| 1.4 论文主要内容介绍 | 第15-17页 |
| 第2章 机器视觉系统概述 | 第17-29页 |
| 2.1 机器视觉系统的光源 | 第18-22页 |
| 2.1.1 光源的分类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 常用的照明技术 | 第19-22页 |
| 2.1.3 光源控制器 | 第22页 |
| 2.2 机器视觉系统的相机 | 第22-24页 |
| 2.2.1 相机的分类 | 第22-23页 |
| 2.2.2 相机的主要参数 | 第23-24页 |
| 2.3 机器视觉系统的镜头 | 第24-27页 |
| 2.3.1 镜头的分类 | 第24-25页 |
| 2.3.2 镜头的主要参数及特性 | 第25页 |
| 2.3.3 镜头的选型 | 第25-27页 |
| 2.4 机器视觉图像处理系统 | 第27-28页 |
| 2.4.1 图像处理的基本知识 | 第27页 |
| 2.4.2 图像处理算法 | 第27-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 塑胶组合盖质量视觉检测系统设计 | 第29-37页 |
| 3.1 塑胶组合盖视觉检测系统需要克服的技术难点 | 第29-30页 |
| 3.2 检测系统体系结构 | 第30-34页 |
| 3.2.1 机械传动系统 | 第30-31页 |
| 3.2.2 电气控制系统 | 第31-32页 |
| 3.2.3 视觉成像系统 | 第32-33页 |
| 3.2.4 光源的远程数字控制 | 第33-34页 |
| 3.3 次品分拣方式 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-37页 |
| 第4章 塑胶组合盖质量检测算法研究 | 第37-58页 |
| 4.1 外盖缺陷检测算法 | 第37-49页 |
| 4.1.1 外盖目标识别 | 第37-41页 |
| 4.1.2 外盖目标精确定位 | 第41-47页 |
| 4.1.3 外盖缺陷检测算法 | 第47-49页 |
| 4.2 胶塞缺陷检测算法 | 第49-52页 |
| 4.2.1 胶塞缺失检测算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 胶塞放偏检测算法 | 第50-52页 |
| 4.3 内盖缺陷检测算法 | 第52-55页 |
| 4.4 组合盖成品缺陷检测算法 | 第55-56页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第56页 |
| 4.6 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 机器视觉检测系统软件设计 | 第58-70页 |
| 5.1 软件系统的特点 | 第58页 |
| 5.2 功能结构模块设计 | 第58-59页 |
| 5.3 软件功能介绍 | 第59-64页 |
| 5.3.1 控制系统模块 | 第59-60页 |
| 5.3.2 用户信息模块 | 第60-61页 |
| 5.3.3 软件检测模块 | 第61-64页 |
| 5.4 检测程序框架及线程结构 | 第64-66页 |
| 5.4.1 检测程序框架结构 | 第64-65页 |
| 5.4.2 软件程序的多线程技术 | 第65-66页 |
| 5.5 基于 OPENCV 的算法实现 | 第66-69页 |
| 5.5.1 OpenCV 结构和内容 | 第66-67页 |
| 5.5.2 OpenCV 的使用方法 | 第67-69页 |
| 5.6 小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第76-77页 |
| 附录 B 获得软件著作权 | 第77页 |
