基于坐标和图像技术的三维表面特征区域的检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·研究背景、进展和现状 | 第13-15页 |
| ·基于图像检测技术的表面缺陷检测 | 第13-14页 |
| ·特征面积测量 | 第14-15页 |
| ·基于坐标和图像技术的三维表面特征区域检测 | 第15-21页 |
| ·表面检测 | 第15-17页 |
| ·三维轮廓测量 | 第17-18页 |
| ·坐标测量 | 第18-19页 |
| ·图像检测技术 | 第19-20页 |
| ·无损检测 | 第20-21页 |
| ·表征和标准 | 第21页 |
| ·本课题的研究意义和内容 | 第21-24页 |
| 2 表面特征区域的概念和评定 | 第24-33页 |
| ·表面特征区域的相关定义和分类 | 第24-26页 |
| ·表面特征区域的表征和评价 | 第26-28页 |
| ·表面特征区域检测的基准 | 第28-30页 |
| ·表面特征区域检测规范的制定 | 第30页 |
| ·面积的测量规范 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 坐标测量和图像检测技术结合的基础性研究 | 第33-53页 |
| ·坐标测量机的相关内容 | 第33-35页 |
| ·坐标测量机坐标系的选择 | 第34-35页 |
| ·坐标测量机测头的选择 | 第35页 |
| ·图像处理的相关内容 | 第35-37页 |
| ·图像的基本概念 | 第35-36页 |
| ·图像处理的方法 | 第36-37页 |
| ·图像分析的方法 | 第37页 |
| ·三维曲面重构方法的研究 | 第37-47页 |
| ·摄像机及光学系统的选择 | 第37-39页 |
| ·图像坐标的亚像素定位 | 第39-42页 |
| ·被测物体的安装和摄像机的调整 | 第42-43页 |
| ·CCD摄像系统的标定 | 第43-45页 |
| ·投影关系及转换 | 第45-47页 |
| ·双线性插值 | 第47页 |
| ·测量系统的设计 | 第47-50页 |
| ·位置与运动的控制 | 第48-49页 |
| ·检测系统和数据处理 | 第49页 |
| ·相关机械系统设计 | 第49-50页 |
| ·软计算方法和现代信息处理理论 | 第50-51页 |
| ·测量系统的误差分析方法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 曲面上特征面积自动检测方法的研究 | 第53-70页 |
| ·基于坐标测量与图像检测技术的测量方法 | 第53-56页 |
| ·测量方案的选择 | 第53-54页 |
| ·测量系统的组成 | 第54-56页 |
| ·几何校正和特征区域的提取 | 第56-60页 |
| ·从透视图像到平行投影图像的转换 | 第56-57页 |
| ·平行投影图的展开 | 第57-58页 |
| ·摄像机的选择和特征区域的提取 | 第58-60页 |
| ·拼接过程的误差分析和评价 | 第60-65页 |
| ·分块大小的影响 | 第60-61页 |
| ·特征区域形状的影响 | 第61-62页 |
| ·特征区域分割方法的影响 | 第62页 |
| ·与CCD相关的误差合成 | 第62-63页 |
| ·图像分割的实验和讨论 | 第63-65页 |
| ·自动检测的流程和验证实验 | 第65-68页 |
| ·自动检测的流程 | 第65页 |
| ·验证实验和分析 | 第65-68页 |
| ·药筒烧蚀面积的测量 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 半球壳内外表面缺陷检测方法的研究 | 第70-96页 |
| ·测量系统的确定和粗定位精测量的方法 | 第70-73页 |
| ·测量系统的初步设计 | 第70-71页 |
| ·粗定位精测量的方法 | 第71-72页 |
| ·机械和测量的部分设计 | 第72-73页 |
| ·控制系统设计 | 第73页 |
| ·图像检测子系统对表面缺陷的粗定位方法 | 第73-79页 |
| ·图像检测子系统与测量方法 | 第73-74页 |
| ·图像的获取 | 第74-75页 |
| ·图像的预处理 | 第75-78页 |
| ·坐标变换 | 第78-79页 |
| ·实验结果 | 第79页 |
| ·激光测量子系统的检测和缺陷表征 | 第79-89页 |
| ·激光精测子系统与测量方法 | 第80-81页 |
| ·扫描步长的确定 | 第81页 |
| ·数据处理方法的研究 | 第81-86页 |
| ·数据处理方法的分析和讨论 | 第86-88页 |
| ·半球表面缺陷的表征和实验结果 | 第88-89页 |
| ·强反光光滑半球表面缺陷检测 | 第89-94页 |
| ·测量方法和漫反射带选择 | 第89-90页 |
| ·数学模型和仿真 | 第90-91页 |
| ·图像分析和缺陷提取 | 第91-93页 |
| ·误差分析和讨论 | 第93-94页 |
| ·几种测量方法的对比 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 6 软计算和图像信息处理 | 第96-128页 |
| ·基于神经元网络的炮弹烧蚀区域的提取 | 第96-109页 |
| ·问题的提出 | 第96-98页 |
| ·BP神经元网络原理和算法 | 第98-102页 |
| ·BP神经元网络的颜色聚类 | 第102-104页 |
| ·自组织特征映射(SOFM)神经元网络 | 第104-107页 |
| ·基于SOFM的颜色聚类和烧蚀颜色的判别 | 第107-109页 |
| ·EMD和Snakes模型结合的缺陷识别 | 第109-126页 |
| ·EMD信号的分解方法 | 第110-111页 |
| ·Snakes模型原理 | 第111-116页 |
| ·缺陷图像的分析 | 第116-118页 |
| ·缺陷区域的初步定位 | 第118-121页 |
| ·缺陷区域的缩小 | 第121-122页 |
| ·缺陷边缘的逼近 | 第122-125页 |
| ·相关技术的讨论 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 7 结论及展望 | 第128-131页 |
| ·结论 | 第128-130页 |
| ·今后的研究与设想 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-140页 |
| 攻读博士学位期间的论文 | 第140-141页 |
