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开缝衬套成形质量的单目视觉检测技术研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 视觉检测概述第13-14页
        1.1.1 视觉检查第13-14页
        1.1.2 视觉测量第14页
    1.2 视觉检测的国内外研究现状第14-16页
    1.3 开缝衬套的介绍第16-19页
        1.3.1 带材制备第18页
        1.3.2 双轴柔性滚弯第18页
        1.3.3 翻边校形第18页
        1.3.4 成形质量验收第18-19页
    1.4 成形圆与圆度检测的国内外研究现状第19-21页
    1.5 本文研究意义及主要内容第21-23页
        1.5.1 研究意义第21页
        1.5.2 研究内容第21-23页
第二章 光源选择与相机标定第23-35页
    2.1 光照方式第23-24页
    2.2 相机标定原理第24-30页
        2.2.1 坐标系模型的建立第24-25页
        2.2.2 坐标系之间的关系第25-27页
        2.2.3 相机的畸变模型第27-28页
        2.2.4 相机的标定算法第28-30页
    2.3 简化的张正友标定算法第30-32页
        2.3.1 内参求解第30页
        2.3.2 外参求解第30-31页
        2.3.3 图像矫正第31页
        2.3.4 物理尺寸比例第31-32页
    2.4 标定算法实验对比第32-34页
        2.4.1 张正友标定算法实验第32页
        2.4.2 本文标定算法实验第32-33页
        2.4.3 实验结果第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 开缝衬套边缘特征提取第35-50页
    3.1 阈值分割算法第35-40页
        3.1.1 全局阈值第35-38页
        3.1.2 局部阈值第38-40页
    3.2 基于微分算子的边缘提取第40-42页
        3.2.1 一阶微分算子第41-42页
        3.2.2 二阶微分算子第42页
    3.3 算法对比实验第42-46页
        3.3.1 图像分割算法第43-45页
        3.3.2 实验结果第45-46页
    3.4 单个开缝衬套图像的边缘提取第46-49页
        3.4.1 边缘点特征第46-48页
        3.4.2 基于图像截面灰度波动的边缘点提取算法第48页
        3.4.3 基于图像截面灰度波动的边缘点检测实验第48-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 单个开缝衬套成形圆与圆度检测第50-59页
    4.1 圆检测算法第50-53页
        4.1.1 平均值拟合圆法第50-51页
        4.1.2 加权平均拟合圆法第51页
        4.1.3 最小二乘拟合圆法第51-52页
        4.1.4 Hough变换圆检测第52-53页
    4.2 开缝成形圆检测对比实验第53-54页
    4.3 圆度误差算法第54-56页
        4.3.1 最小区域圆法第55页
        4.3.2 最小外接圆法第55页
        4.3.3 最大内接圆法第55-56页
        4.3.4 最小二乘圆法第56页
    4.4 圆度误差实验第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 多个开缝衬套个数与规格识别第59-71页
    5.1 多个开缝衬套成形圆的检测第59-62页
        5.1.1 随机Hough变换第59-60页
        5.1.2 改进的随机Hough变换第60-62页
    5.2 开缝衬套个数识别第62-66页
        5.2.1 K-means聚类第65页
        5.2.2 模糊C均值算法第65-66页
    5.3 多个开缝衬套的规格识别实验第66-70页
        5.3.1 开缝衬套多圆检测实验第66-68页
        5.3.2 开缝衬套个数识别实验第68-69页
        5.3.3 开缝衬套对应规格识别实验第69-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 开缝衬套尺寸检测系统设计及开发第71-77页
    6.1 待检测尺寸第71页
    6.2 软件平台搭建设计第71-74页
        6.2.1 开发语言第71-72页
        6.2.2 系统设计第72-74页
    6.3 测试流程第74-76页
    6.4 本章小结第76-77页
第七章 总结与展望第77-79页
    7.1 总结第77页
    7.2 展望第77-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-84页
在学期间研究成果与发表的学术论文第84页

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