基于数字图像处理的零件表面裂纹检测研究
| 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 | 第9页 |
| 1.2 图像检测技术概述 | 第9-10页 |
| 1.3 图像检测技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.4 图像检测技术在机械工业中的应用 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 数字图像处理分析基础 | 第14-23页 |
| 2.1 数字图像的基本概念 | 第14页 |
| 2.2 数字图像处理内容、特点与运算方法 | 第14-20页 |
| 2.2.1 数字图像处理的研究内容 | 第15-16页 |
| 2.2.2 数字图像处理的基本特点 | 第16-18页 |
| 2.2.3 数字图像处理的基本运算方法 | 第18-20页 |
| 2.3 数字图像处理检测系统 | 第20-23页 |
| 第三章 零件表面裂纹图像分析及其预处理 | 第23-35页 |
| 3.1 裂纹图像的像素灰度分析 | 第23-24页 |
| 3.1.1 灰度直方图 | 第23页 |
| 3.1.2 裂纹图像的直方图 | 第23-24页 |
| 3.2 裂纹图像的噪声分析 | 第24-26页 |
| 3.3 裂纹图像预处理 | 第26-35页 |
| 3.3.1 灰度拉伸 | 第26-29页 |
| 3.3.2 图像平滑 | 第29-35页 |
| 第四章 零件表面裂纹图像的分割与形态学处理 | 第35-46页 |
| 4.1 裂纹图像的阈值分割 | 第35-40页 |
| 4.1.1 基于灰度直方图的峰谷法 | 第36页 |
| 4.1.2 最大方差阈值分割 | 第36-38页 |
| 4.1.3 自适应阈值分割 | 第38页 |
| 4.1.4 迭代阈值分割 | 第38-40页 |
| 4.2 裂纹二值图像的处理 | 第40-46页 |
| 4.2.1 图像形态学处理综述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 图像腐蚀与膨胀 | 第41-42页 |
| 4.2.3 开运算与闭运算 | 第42-43页 |
| 4.2.4 裂纹表面图像的形态学处理 | 第43-44页 |
| 4.2.5 基于边长阈值的去噪处理 | 第44-46页 |
| 第五章 零件表面裂纹的特征提取及分析判决 | 第46-55页 |
| 5.1 图像特征提取概述 | 第46页 |
| 5.2 描述方法 | 第46-48页 |
| 5.3 形态特征 | 第48-52页 |
| 5.3.1 裂纹长度 | 第48-51页 |
| 5.3.2 裂纹周长 | 第51页 |
| 5.3.3 裂纹面积 | 第51-52页 |
| 5.3.4 裂纹圆形度 | 第52页 |
| 5.4 裂纹圆形度的计算与判决 | 第52-53页 |
| 5.5 裂纹检测的结果及其分析 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 附录2 图像处理部分参考程序 C++代码 | 第62-76页 |
