基于运动视觉技术的钢球表面缺陷检测

摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第1章 绪论	第13-29页
·课题研究的背景	第13-17页
·钢球的表面缺陷类型说明	第13-14页
·目前国内企业钢球表面缺陷检测状况	第14-17页
·国内外钢球表面缺陷检测技术研究现状及分析	第17-24页
·国内外钢球表面缺陷非视觉检测方法综述	第17-23页
·静态单个钢球图像检测技术状况分析	第23-24页
·动态视觉检测技术	第24-27页
·动态视觉检测技术介绍	第24-25页
·动态视觉检测技术应用	第25-27页
·本文研究的目的及意义	第27页
·本论文研究的主要内容	第27-29页
第2章 运动钢球视觉检测系统研制与标定技术研究	第29-49页
·引言	第29页
·实验系统的总体方案	第29-30页
·实验系统组成	第29-30页
·视觉检测流程	第30页
·实验系统的机构设计	第30-32页
·实验系统的控制设计	第32-33页
·器件选择	第32页
·控制系统的硬件结构	第32-33页
·检测系统摄像机标定技术的研究	第33-48页
·钢球成像系统的校正研究	第35-42页
·视觉检测系统标定	第42-46页
·标定实验过程及结果评估	第46-48页
·本章小结	第48-49页
第3章 钢球图像序列的获取与预处理	第49-66页
·引言	第49页
·钢球图像序列的获取	第49-52页
·图像采集平台	第49-50页
·动态图像序列采集驱动	第50-52页
·钢球反光与法线光晕的弱化	第52-54页
·钢球反光与法线光晕现象	第52页
·钢球反光产生原因分析	第52-53页
·弱化反光照明设计	第53-54页
·钢球运动图像直方图分析	第54-57页
·钢球图像序列的噪声分析与运动模糊复原	第57-65页
·噪声模型	第58-59页
·运动钢球图像的模糊分析	第59-60页
·图像退化模型	第60-62页
·基于参数估计的维纳滤波方法	第62-64页
·恢复实验及分析	第64-65页
·本章小结	第65-66页
第4章 运动钢球自动跟踪与轮廓提取研究	第66-94页
·引言	第66-69页
·运动目标的检测	第66-68页
·运动目标的跟踪	第68-69页
·基于卡尔曼运动估计的免疫自动追踪算法	第69-81页
·初始钢球模板的获取	第70-71页
·归一化相关匹配算法	第71-72页
·基于改进免疫算法的搜索最优相关匹配点	第72-77页
·追踪模板设计	第77-79页
·自动跟踪实验	第79-81页
·基于蚁群算法的（SNAKE）动态轮廓模型	第81-92页
·Snake 模型理论	第81-85页
·初始轮廓获得	第85-87页
·基于时间蚁群算法的Snake 轮廓提取方法	第87-92页
·轮廓提取实验结果与分析	第92页
·本章小结	第92-94页
第5章 钢球序列图像表面缺陷识别与分类	第94-110页
·表面纹理分析	第94-98页
·快速OTSU 分割	第98-99页
·形状特性分析及矩技术的钢球缺陷描述	第99-105页
·钢球表面缺陷的形状特性分析	第99-101页
·几何矩（规则矩）的表达	第101-102页
·几何矩的物理意义	第102-103页
·缺陷区域的不变矩研究	第103页
·不变矩的递归算法	第103-105页
·基于ADABOOST 算法的钢球表面缺陷分类	第105-107页
·Adaboost 算法基本原理及分析	第105-106页
·优化的Adaboost 算法	第106-107页
·实验结果与分析	第107-109页
·本章小结	第109-110页
结论	第110-112页
参考文献	第112-120页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第120-122页
致谢	第122页