| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第9-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 计算机视觉检测概述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 计算机视觉检测国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 计算机视觉检测技术的发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第18页 |
| 1.3.2 本课题涉及的主要领域及技术 | 第18-19页 |
| 1.3.3 本文结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 触点零件在线机器视觉检测系统整体设计 | 第21-32页 |
| 2.1 一般视觉检测系统的组成及原理 | 第21-22页 |
| 2.2 触点零件在线机器视觉检测系统总体方案设计 | 第22-28页 |
| 2.2.1 系统检测任务及要求 | 第22-25页 |
| 2.2.2 系统工作原理 | 第25-28页 |
| 2.3 系统结构及安装方式 | 第28-29页 |
| 2.3.1 系统结构 | 第28-29页 |
| 2.3.2 系统安装方式 | 第29页 |
| 2.4 系统信号的输入与输出 | 第29-30页 |
| 2.5 系统的性能要求 | 第30-31页 |
| 2.5.1 检测速度 | 第30页 |
| 2.5.2 检测精度 | 第30页 |
| 2.5.3 系统可靠性 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 触点零件在线机器视觉检测系统硬件结构设计 | 第32-52页 |
| 3.1 零件传输及翻转系统设计 | 第32-35页 |
| 3.1.1 系统组成及工作原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 翻转机构设计 | 第33-35页 |
| 3.2 图像采集系统设计 | 第35-50页 |
| 3.2.1 系统组成及工作原理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 照明单元 | 第36-40页 |
| 3.2.3.C CD 摄像单元 | 第40-44页 |
| 3.2.4 图像采集卡 | 第44-46页 |
| 3.2.5 接近开关 | 第46-50页 |
| 3.3 零件筛选系统组成及工作原理 | 第50-51页 |
| 3.3.1 系统组成及工作原理 | 第50-51页 |
| 3.3.2 结构参数 | 第51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 触点零件机器视觉检测系统软件算法研究 | 第52-80页 |
| 4.1 算法流程 | 第52-53页 |
| 4.2 图像滤波算法 | 第53-60页 |
| 4.2.1 图像的噪声来源 | 第53-55页 |
| 4.2.2 均值滤波 | 第55-56页 |
| 4.2.3 中值滤波 | 第56-58页 |
| 4.2.4 高斯平滑滤波 | 第58-60页 |
| 4.3 图像分割算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 常见图像分割算法 | 第60-61页 |
| 4.3.2 自适应阈值分割算法 | 第61-64页 |
| 4.4 图像特征值测量 | 第64-72页 |
| 4.4.1 区域轮廓及形状特征值 | 第64-66页 |
| 4.4.2 基于灰度共生矩阵的区域纹理特征[54,55,56] | 第66-69页 |
| 4.4.3 特征选择及优化 | 第69-72页 |
| 4.5 分类器设计 | 第72-76页 |
| 4.5.1 分类器设计方法分析 | 第72页 |
| 4.5.2 支持向量机实现分类过程 | 第72-75页 |
| 4.5.3 基于支持向量机的多类分类器设计 | 第75-76页 |
| 4.6 算法实验结果及讨论 | 第76-79页 |
| 4.6.1 区域轮廓及形状特征提取算法有效性检验 | 第76-78页 |
| 4.6.2 纹理特征提取算法有效性检验 | 第78页 |
| 4.6.3 分类识别算法有效性检验 | 第78-79页 |
| 4.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 影响测量结果的关键因素分析 | 第80-83页 |
| 5.1 系统外部环境的影响 | 第80页 |
| 5.2 系统内部硬件设备的影响 | 第80-81页 |
| 5.2.1 零件传输及翻转系统的影响因素 | 第80-81页 |
| 5.2.2 图像采集系统的影响因素 | 第81页 |
| 5.2.3 筛选系统的影响因素 | 第81页 |
| 5.3 图像处理算法的影响 | 第81-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-86页 |
| 6.1 研究总结 | 第83-84页 |
| 6.2 课题展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第91-93页 |