基于特征提取与匹配的陶瓷管缺陷在线检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 陶瓷材料概述 | 第11页 |
| 1.3 陶瓷缺陷检测现状 | 第11-12页 |
| 1.4 机器视觉在工业检测中的应用 | 第12-14页 |
| 1.5 本论文内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 陶瓷管缺陷在线检测组成及设计方法 | 第16-26页 |
| 2.1 陶瓷管缺陷在线检检测原理 | 第16-17页 |
| 2.2 硬件设计 | 第17-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 陶瓷管缺陷检测在线电路设计 | 第26-34页 |
| 3.1 陶瓷管缺陷在线检测控制电路设计 | 第26-29页 |
| 3.1.1 ARM控制电路 | 第26-27页 |
| 3.1.2 FPGA控制电路 | 第27-29页 |
| 3.2 陶瓷管缺陷在线检测电源电路设计 | 第29-30页 |
| 3.3 陶瓷管缺陷介线检测以太网及显示电路设计 | 第30-31页 |
| 3.4 检测系统数据存储和缓冲电路设计 | 第31-34页 |
| 第四章 陶瓷管缺陷在线研究检测算法 | 第34-45页 |
| 4.1 基于机器视觉的数字图像处理概述 | 第34-35页 |
| 4.2 陶瓷管缺陷在线检测图像的预处理 | 第35-39页 |
| 4.2.1 灰度直方图 | 第35-36页 |
| 4.2.2 膨胀和腐蚀形态学处理 | 第36-37页 |
| 4.2.3 点运算 | 第37-38页 |
| 4.2.4 图像的平滑 | 第38-39页 |
| 4.3 陶瓷管缺陷在线研究识别算法 | 第39-45页 |
| 4.3.1 陶瓷管图像的最大类间方差阈值分割 | 第39-40页 |
| 4.3.2 陶瓷管图像的迭代式阈值分割 | 第40-41页 |
| 4.3.3 陶瓷管图像的Sobel边缘检测 | 第41-42页 |
| 4.3.4 基于局部分块的陶瓷管缺陷识别算法 | 第42-43页 |
| 4.3.5 基于面积思想的陶瓷管缺陷识别算法 | 第43-45页 |
| 第五章 陶瓷管缺陷在线研究实验及测试 | 第45-59页 |
| 5.1 电源调试 | 第45页 |
| 5.2 主控制芯片程序下载 | 第45-47页 |
| 5.3 SDRAM数据读写 | 第47-48页 |
| 5.4 LAN8742以太网模块调试 | 第48-50页 |
| 5.5 OLED显示模块 | 第50-52页 |
| 5.6 陶瓷管在线检测研究图像二值化结果 | 第52-54页 |
| 5.7 陶瓷管图像形态学运算结果 | 第54-55页 |
| 5.8 陶瓷管图像缺陷识别 | 第55-56页 |
| 5.9 陶瓷管图像上位机软件 | 第56-59页 |
| 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 附录A (作者在攻读硕士学位期间学术成果) | 第65页 |
