基于图像视觉的PVC表面缺陷检测方法及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题来源和意义 | 第8-9页 |
| ·自动视觉检测系统的国内外现状 | 第9-11页 |
| ·自动视觉检测系统 | 第9-10页 |
| ·国内外表面检测系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·图像表面检测的方法 | 第11-15页 |
| ·图像表面检测的重要性 | 第11-12页 |
| ·传统的检测方法 | 第12-13页 |
| ·新兴的检测方法 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容和各章安排 | 第15-16页 |
| 第二章 PVC表面缺陷自动视觉检测系统设计 | 第16-27页 |
| ·PVC塑料建材表面缺陷的类型、特征及成因 | 第16-19页 |
| ·硬件构成 | 第19-25页 |
| ·硬件要求 | 第20页 |
| ·系统的硬件设计 | 第20-21页 |
| ·摄像装置 | 第21-22页 |
| ·照明装置 | 第22-25页 |
| ·计算机处理装置 | 第25页 |
| ·设计方案 | 第25页 |
| ·本章小节 | 第25-27页 |
| 第三章 基于阈值的图像分割方法研究 | 第27-45页 |
| ·OSTU分割方法 | 第27-31页 |
| ·OSTU最大类间方差法 | 第28-29页 |
| ·OSTU分割法在PVC产品表面缺陷图像上的应用 | 第29-31页 |
| ·基于模糊阈值的图像分割法 | 第31-35页 |
| ·模糊阈值分割算法 | 第32-33页 |
| ·算法的实现 | 第33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·模糊阈值图像分割法的改进型模糊集的设计与选择 | 第35-39页 |
| ·改进型模糊集的设计 | 第35-37页 |
| ·算法的实现 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·模糊阈值图像分割法自适应窗口的设计与实现 | 第39-42页 |
| ·自适应窗口选取算法的设计 | 第40页 |
| ·直方图变换新方法 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·PVC建材表面缺陷图像分割的实现 | 第42-44页 |
| ·本章小节 | 第44-45页 |
| 第四章 基于数学形态学的图像处理方法研究 | 第45-59页 |
| ·数学形态学的概念 | 第45页 |
| ·图像处理和数学形态学 | 第45-46页 |
| ·数学形态学方法 | 第46-53页 |
| ·二值膨胀和腐蚀 | 第46-50页 |
| ·开运算和闭运算 | 第50-52页 |
| ·击中击不中变换 | 第52-53页 |
| ·数学形态学在PVC缺陷识别中的应用 | 第53-56页 |
| ·结构元素的选择 | 第53-54页 |
| ·PVC表面缺陷二值图像特征分析 | 第54-56页 |
| ·针对PVC表面缺陷二值图像的操作方法 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·本章小节 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66页 |
