基于机器视觉的圆形工件二维尺寸测量方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉技术的发展及在尺寸测量中的应用 | 第10-12页 |
| 1.2.1 机器视觉技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器视觉技术在尺寸测量中的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 圆形工件尺寸测量系统设计 | 第14-20页 |
| 2.1 系统硬件组成 | 第14-18页 |
| 2.1.1 工业相机 | 第14-16页 |
| 2.1.2 光学镜头 | 第16页 |
| 2.1.3 微型计算机 | 第16-17页 |
| 2.1.4 光源 | 第17-18页 |
| 2.2 系统软件设计 | 第18-19页 |
| 2.2.1 软件开发工具介绍 | 第18页 |
| 2.2.2 软件总体结构设计 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 数字图像预处理和边缘检测 | 第20-32页 |
| 3.1 数字图像的噪声与处理 | 第20-23页 |
| 3.1.1 数字图像的噪声 | 第20页 |
| 3.1.2 数字图像噪声的处理方法 | 第20-23页 |
| 3.2 数字图像的二值化 | 第23-27页 |
| 3.3 数字图像的边缘检测 | 第27-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于人工鱼群算法的圆形工件尺寸测量 | 第32-51页 |
| 4.1 圆形检测方法研究 | 第32-35页 |
| 4.1.1 基本Hough变换的圆检测 | 第32-33页 |
| 4.1.2 随机Hough变换的圆检测 | 第33-34页 |
| 4.1.3 基于遗传算法的圆检测方法 | 第34-35页 |
| 4.2 人工鱼群算法 | 第35-41页 |
| 4.2.1 人工鱼群算法的参数描述 | 第35-36页 |
| 4.2.2 人工鱼的四种基本行为描述 | 第36-38页 |
| 4.2.3 人工鱼群算法的寻优原理 | 第38-41页 |
| 4.3 基于人工鱼群算法的测量方法 | 第41-50页 |
| 4.3.1 人工鱼个体编码方法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 适应度函数的构造 | 第42-43页 |
| 4.3.3 多圆检测 | 第43-45页 |
| 4.3.4 算法性能比较实验 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 仿真实验与分析 | 第51-59页 |
| 5.1 测量系统的标定 | 第51-52页 |
| 5.2 检测结果与分析 | 第52-57页 |
| 5.3 测量系统的误差分析 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 在校研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录一 插图清单 | 第67-69页 |
| 附录二 表格清单 | 第69页 |
