| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 论文研究的背景、目的与意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外标签质量检测发展现状与趋势 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 圆柱产品标签缺陷视觉检测算法总体思路 | 第18-23页 |
| 2.1 圆柱产品标签常见缺陷检测要求 | 第18-19页 |
| 2.2 采用机器视觉技术的检测难点 | 第19-20页 |
| 2.3 一般机器视觉检测原理 | 第20页 |
| 2.4 本文圆柱产品标签缺陷视觉检测算法总体流程 | 第20-21页 |
| 2.5 本章总结 | 第21-23页 |
| 第三章 圆柱产品标签拼接算法 | 第23-36页 |
| 3.1 圆柱产品标签拼接算法总体思路 | 第23-24页 |
| 3.2 畸变矫正模型的建立 | 第24-29页 |
| 3.2.1 坐标系的建立 | 第24-25页 |
| 3.2.2 四相机评估模型的建立 | 第25页 |
| 3.2.3 3D圆柱畸变矫正模型的建立 | 第25-27页 |
| 3.2.4 基于圆柱畸变矫正模型的矫正 | 第27-29页 |
| 3.3 图像拼接 | 第29-30页 |
| 3.4 实验 | 第30-35页 |
| 3.4.1 实验目的与步骤 | 第30-31页 |
| 3.4.2 结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 圆柱产品标签缺陷检测算法 | 第36-55页 |
| 4.1 标签图像特征提取 | 第37-47页 |
| 4.1.1 圆柱产品标签形位特征 | 第38-39页 |
| 4.1.1.1 面积特征 | 第38页 |
| 4.1.1.2 高度差特征 | 第38-39页 |
| 4.1.1.3 斜度特征 | 第39页 |
| 4.1.2 圆柱产品标签颜色特征 | 第39-40页 |
| 4.1.3 圆柱产品标签内容特征 | 第40-43页 |
| 4.1.4 圆柱产品标签外观边缘特征 | 第43-47页 |
| 4.2 圆柱产品标签缺陷检测算法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 特征阈值缺陷检测法 | 第47-49页 |
| 4.2.1.1 形位缺陷检测算法 | 第47-49页 |
| 4.2.1.2 颜色缺陷检测算法 | 第49页 |
| 4.2.1.3 内容缺陷检测算法 | 第49页 |
| 4.2.2 分类器缺陷检测法 | 第49-53页 |
| 4.2.2.1 常用的分类器及其特点 | 第50-53页 |
| 4.2.2.2 分类器应用在边缘外观缺陷检测算法上的理论分析 | 第53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 实验与分析 | 第55-69页 |
| 5.1 实验平台 | 第55-61页 |
| 5.1.1 检测系统硬件组成 | 第55-56页 |
| 5.1.2 视觉系统硬件组成 | 第56-59页 |
| 5.1.3 视觉系统软件组成 | 第59-61页 |
| 5.2 实验方法 | 第61-63页 |
| 5.2.1 离线实验 | 第61-63页 |
| 5.2.1.1 形位、颜色、内容特征阈值选取实验 | 第61-62页 |
| 5.2.1.2 边缘外观缺陷分类器的离线训练与测试 | 第62-63页 |
| 5.2.2 在线实验 | 第63页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第63-68页 |
| 5.3.1 离线实验结果分析 | 第63-68页 |
| 5.3.1.1 形位、颜色、内容特征阈值选取实验结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3.1.2 边缘外观缺陷分类器实验结果分析 | 第66-68页 |
| 5.3.2 在线实验结果分析 | 第68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位的学术成果 | 第77页 |
