| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉技术在质量检测领域的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 机器视觉技术 | 第15-19页 |
| 1.3.1 机器视觉技术概述 | 第15-16页 |
| 1.3.2 机器视觉系统的组成 | 第16-19页 |
| 1.4 汽车雷达支架装配质量检测目前存在的问题 | 第19页 |
| 1.4.1 传统质量检测存在的问题 | 第19页 |
| 1.4.2 机器视觉质量检测存在的问题 | 第19页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 汽车雷达支架装配质量检测系统设计 | 第21-33页 |
| 2.1 检测内容和要求 | 第21-23页 |
| 2.1.1 检测内容 | 第22-23页 |
| 2.1.2 检测系统的技术要求 | 第23页 |
| 2.2 检测系统的总体设计 | 第23-26页 |
| 2.2.1 系统的组成 | 第23-25页 |
| 2.2.2 系统的工作原理 | 第25-26页 |
| 2.3 检测系统硬件选型 | 第26-30页 |
| 2.3.1 光源的选择 | 第26-27页 |
| 2.3.2 相机选型 | 第27-29页 |
| 2.3.3 图像采集卡 | 第29-30页 |
| 2.3.4 I/O端口扩展 | 第30页 |
| 2.3.5 图像处理硬件平台 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-33页 |
| 第3章 汽车雷达支架装配图像预处理 | 第33-43页 |
| 3.1 图像增强方法的研究 | 第33-37页 |
| 3.1.1 直方图均衡化 | 第34-35页 |
| 3.1.2 灰度世界算法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 基于直方图的灰度世界图像增强方法 | 第36-37页 |
| 3.2 图像滤波方法的选择 | 第37-42页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第38页 |
| 3.2.2 高斯滤波 | 第38-39页 |
| 3.2.3 均值滤波 | 第39页 |
| 3.2.4 基于中值滤波的图像预处理 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 汽车雷达支架轮廓提取方法研究 | 第43-57页 |
| 4.1 图像分割 | 第43-48页 |
| 4.1.1 常用的图像分割方法分析 | 第43-47页 |
| 4.1.2 基于改进的二维OTSU汽车雷达支架装配图像分割 | 第47-48页 |
| 4.2 边缘检测 | 第48-55页 |
| 4.2.1 常用边缘检测算子分析 | 第49-53页 |
| 4.2.2 基于Canny算子的汽车雷达支架装配图像边缘检测 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 汽车雷达支架装配质量检测系统的实现 | 第57-75页 |
| 5.1 汽车雷达支架装配质量检测系统软件开发 | 第57-59页 |
| 5.1.1 检测系统软件开发平台 | 第57页 |
| 5.1.2 检测系统软件界面设计 | 第57-59页 |
| 5.2 摄像机的标定 | 第59-61页 |
| 5.2.1 摄像机标定原理 | 第59-60页 |
| 5.2.2 摄像机标定方法 | 第60-61页 |
| 5.3 汽车雷达支架漏装检测 | 第61-63页 |
| 5.3.1 Hough变换直线检测原理 | 第61-62页 |
| 5.3.2 汽车雷达支架漏装检测方法 | 第62-63页 |
| 5.4 汽车雷达支架虚焊检测 | 第63-65页 |
| 5.4.1 Hough变换圆检测原理 | 第63-65页 |
| 5.4.2 汽车雷达支架虚焊检测方法 | 第65页 |
| 5.5 汽车雷达支架装配孔径检测 | 第65-71页 |
| 5.5.1 最小二乘拟合圆检测原理 | 第66-68页 |
| 5.5.2 数学形态学处理 | 第68-70页 |
| 5.5.3 汽车雷达支架装配孔径检测方法 | 第70-71页 |
| 5.6 检测系统的结果分析 | 第71-74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
