基于机器视觉的陶瓷管缺陷识别技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·本课题研究的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究综述 | 第8-10页 |
| ·机器视觉技术简介 | 第8-9页 |
| ·机器视觉应用现状及发展趋势 | 第9页 |
| ·陶瓷管缺陷检测的现状 | 第9-10页 |
| ·基于机器视觉的数字图像处理进行缺陷检测的优势 | 第10页 |
| ·本课题研究的内容和技术路线 | 第10-12页 |
| ·本课题研究的内容 | 第10-11页 |
| ·本课题的技术路线 | 第11-12页 |
| 2 陶瓷管缺陷识别系统原理和结构 | 第12-19页 |
| ·陶瓷管缺陷识别系统原理 | 第12页 |
| ·陶瓷管缺陷识别系统的结构 | 第12-13页 |
| ·技术方案 | 第13-18页 |
| ·硬件系统 | 第13-16页 |
| ·软件系统 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 陶瓷管图像采集及预处理 | 第19-29页 |
| ·图像采集 | 第19页 |
| ·陶瓷管的图像处理技术 | 第19-22页 |
| ·数字图像处理概述 | 第20页 |
| ·数字图像处理、识别理解 | 第20-21页 |
| ·数字图像处理主要研究的内容 | 第21-22页 |
| ·陶瓷管缺陷图像处理的流程 | 第22-23页 |
| ·灰度直方图 | 第23页 |
| ·陶瓷管图像的预处理 | 第23-28页 |
| ·点运算 | 第24-25页 |
| ·图像的平滑 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 陶瓷管图像分割及缺陷识别 | 第29-39页 |
| ·陶瓷管图像的分割 | 第29-35页 |
| ·边缘检测 | 第29-34页 |
| ·阈值分割 | 第34-35页 |
| ·陶瓷管图像的裂纹识别 | 第35-38页 |
| ·模式识别理论 | 第35-36页 |
| ·陶瓷管图像的特征提取 | 第36-38页 |
| ·陶瓷管裂纹的识别 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 陶瓷管缺陷检测软件系统 | 第39-48页 |
| ·应用软件设计的基本要求 | 第39页 |
| ·系统软件的总体设计 | 第39-41页 |
| ·BMP 位图 | 第41-44页 |
| ·图像的处理和识别函数 | 第44-46页 |
| ·串口控制模块 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 6 陶瓷管缺陷检测实验 | 第48-52页 |
| ·实验过程示例 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 7 结论 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
