| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| CONTENT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 概述 | 第11页 |
| 1.2 机器视觉技术简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 机器视觉概念 | 第11-13页 |
| 1.2.2 机器视觉技术的现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 密封圈的检测技术发展 | 第14-15页 |
| 1.4 论文选题的背景,目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 基于Bresenham算法的边缘扫描检测 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 画直线的算法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 直线生成算法 | 第19-23页 |
| 2.2.2 实验对比 | 第23-24页 |
| 2.3 Bresenham算法原理 | 第24-28页 |
| 2.4 边缘扫描检测算法 | 第28-31页 |
| 2.4.1 确定Bresenham算法扫描起点 | 第28-30页 |
| 2.4.2 基于Bresenham算法的边缘检测 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 密封圈检测算法设计 | 第32-49页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 密封圈图像二值化 | 第32-36页 |
| 3.2.1 图像二值化的概念 | 第32-33页 |
| 3.2.2 Otsu算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 Otsu算法分割密封圈图像 | 第34-36页 |
| 3.3 密封圈尺寸检测 | 第36-44页 |
| 3.3.1 重心法 | 第37页 |
| 3.3.2 边缘扫描法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 三点法 | 第38-39页 |
| 3.3.4 霍夫圆变换 | 第39-41页 |
| 3.3.5 基于Bresenham算法的密封圈尺寸检测 | 第41-44页 |
| 3.4 密封圈的缺陷检测 | 第44-48页 |
| 3.4.1 半径扫描法 | 第45-46页 |
| 3.4.2 模板相减法 | 第46-47页 |
| 3.4.3 基于Bresenham算法的等分圆法 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 硬件系统选型及软件系统设计 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 硬件系统 | 第49-57页 |
| 4.2.1 系统的技术要求 | 第49-51页 |
| 4.2.2 光源 | 第51-52页 |
| 4.2.3 相机 | 第52-54页 |
| 4.2.4 镜头 | 第54-56页 |
| 4.2.5 实验平台的搭建 | 第56-57页 |
| 4.3 软件系统 | 第57-65页 |
| 4.3.1 软件系统的介绍 | 第57-59页 |
| 4.3.2 系统界面 | 第59-60页 |
| 4.3.3 软件操作 | 第60-64页 |
| 4.3.4 结果显示及储存 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |