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基于机器视觉的玻璃体积均分自动切割技术研究

中文摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 论文背景及意义第10-11页
    1.2 机器视觉及光学玻璃自动切割国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 机器视觉国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 光学玻璃自动切割国内外研究现状第12-13页
    1.3 论文的主要内容及结构安排第13-14页
    1.4 本章小结第14-16页
第二章 基于机器视觉的玻璃等质量自动切割系统第16-26页
    2.1 玻璃等质量自动切割系统整体方案第16-18页
        2.1.1 需求分析第16-17页
        2.1.2 系统工作原理及流程第17-18页
    2.2 系统的硬件组成第18-23页
        2.2.1 相机第18-20页
        2.2.2 镜头第20页
        2.2.3 照明和光源第20-22页
        2.2.4 其他组件第22-23页
    2.3 软件子系统第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 上料机械臂视觉标定第26-36页
    3.1 摄像机成像模型与坐标平面映射第26-29页
        3.1.1 线性摄像机成像模型第27-29页
        3.1.2 两平面之间的映射矩阵第29页
    3.2 标定过程及实验结果第29-33页
        3.2.1 标定过程第29-31页
        3.2.2 实验结果第31-33页
    3.3 精度影响因素分析第33-34页
    3.4 几种常见结构的“eye-to-hand”式视觉系统的标定第34页
    3.5 本章小结第34-36页
第四章 基于Gabor小波变换角点检测的像素标定第36-40页
    4.1 角点检测第36页
    4.2 二维Gabor滤波器第36-37页
    4.3 Gabor滤波器虚部平滑图像边缘第37-38页
    4.4 标定实验第38-39页
    4.5 数据结果第39页
    4.6 本章小结第39-40页
第五章 基于机器视觉的玻璃体积均分自动切割算法研究第40-56页
    5.1 算法基本思想第40页
    5.2 算法设计第40-48页
        5.2.1 基于空间平滑滤波的图像降噪预处理第40-44页
        5.2.2 基于图像梯度微分的边缘检测算子第44-47页
        5.2.3 拟合切割路径第47-48页
    5.3 基于OpenCV的算法的软件实现第48-49页
    5.4 实验与结果分析第49-55页
        5.4.1 实验结果第49-54页
        5.4.2 结果分析第54-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 展望第56-58页
参考文献第58-63页
攻读学位期间取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页
个人简况及联系方式第65-68页

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