基于机器视觉的轮胎缺陷检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.4 课题的主要章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 检测系统分析与总体方案设计 | 第13-20页 |
| 2.1 轮胎缺陷说明 | 第13-17页 |
| 2.2 检测重点、难点分析 | 第17-18页 |
| 2.3 系统的总体设计 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小节 | 第19-20页 |
| 第3章 轮胎缺陷检测系统的硬件设计 | 第20-33页 |
| 3.1 系统的硬件设计 | 第20-30页 |
| 3.1.1 转动装置机器人手臂 | 第20-21页 |
| 3.1.2 相机的选型 | 第21-24页 |
| 3.1.3 镜头的选型 | 第24-26页 |
| 3.1.4 光源的选型 | 第26-30页 |
| 3.2 成像系统的硬件实现 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小节 | 第32-33页 |
| 第4章 轮胎缺陷检测的算法实现 | 第33-50页 |
| 4.1 轮胎内部缺陷检测 | 第33-41页 |
| 4.1.1 凹凸不平检测算法说明 | 第33-34页 |
| 4.1.2 提取轮胎内部纹理 | 第34-38页 |
| 4.1.3 训练分类器 | 第38-40页 |
| 4.1.4 提取凹凸不平缺陷 | 第40-41页 |
| 4.2 轮胎子口缺陷检测 | 第41-45页 |
| 4.2.1 子口检测算法说明 | 第41-42页 |
| 4.2.2 提取子口边缘 | 第42-44页 |
| 4.2.3 训练局部分类器 | 第44页 |
| 4.2.4 提取子口出边缺陷 | 第44-45页 |
| 4.3 轮胎胎侧缺陷检测 | 第45-49页 |
| 4.3.1 图像预处理 | 第45-48页 |
| 4.3.2 提取缺陷 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小节 | 第49-50页 |
| 第5章 轮胎断面检测 | 第50-65页 |
| 5.1 轮胎断面介绍 | 第50-52页 |
| 5.2 手工判定轮胎断面合格标准 | 第52-53页 |
| 5.3 轮胎断面检测算法实现 | 第53-64页 |
| 5.3.1 检测算法说明 | 第53-54页 |
| 5.3.2 校准轮胎断面 | 第54-56页 |
| 5.3.3 提取轮胎断面轮廓 | 第56-59页 |
| 5.3.4 提取轮胎断面内边缘 | 第59-60页 |
| 5.3.5 确定轮胎断面特殊点位置 | 第60-63页 |
| 5.3.6 计算点到内轮廓的距离 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小节 | 第64-65页 |
| 第6章 实验结果分析 | 第65-67页 |
| 第7章 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
