基于机器视觉的STN-LCD表面缺陷检测系统研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 LCD概述 | 第16-18页 |
| 1.3.1 LCD的工作原理 | 第16-17页 |
| 1.3.2 LCD的特点 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 系统方案与硬件选型 | 第20-27页 |
| 2.1 检测系统的要求及技术难点 | 第20-21页 |
| 2.1.1 检测要求 | 第20页 |
| 2.1.2 技术难点 | 第20-21页 |
| 2.2 检测系统方案设计 | 第21-23页 |
| 2.3 检测系统硬件的选型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 工业相机选型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 相机镜头选型 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 表面缺陷提取算法 | 第27-42页 |
| 3.1 LCD液晶屏区域提取方法 | 第27-30页 |
| 3.2 CV模型算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 水平集方法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于水平集的CV模型 | 第32-34页 |
| 3.3 局部CV模型算法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 模糊求差法 | 第34-37页 |
| 3.3.2 形态学图像处理 | 第37-39页 |
| 3.3.3 局部CV模型 | 第39-40页 |
| 3.4 测试分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章总结 | 第41-42页 |
| 第四章 缺陷特征提取方法与分类 | 第42-51页 |
| 4.1 基于几何矩的特征提取 | 第42-44页 |
| 4.1.1 几何矩的基本概念 | 第42-43页 |
| 4.1.2 特征提取结果 | 第43-44页 |
| 4.2 基于傅里叶描绘子的特征提取 | 第44-47页 |
| 4.2.1 傅里叶描绘子原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 轮廓跟踪算法 | 第45-46页 |
| 4.2.3 傅里叶描绘子个数选取 | 第46-47页 |
| 4.3 缺陷分类 | 第47-50页 |
| 4.3.1 分类方法概述 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于k-近邻的特征分类 | 第48-50页 |
| 4.4 测试分析 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 摄像机标定与尺寸测量 | 第51-59页 |
| 5.1 表面缺陷尺寸测量的意义 | 第51页 |
| 5.2 坐标系与成像模型 | 第51-55页 |
| 5.2.1 常用坐标系 | 第52页 |
| 5.2.2 针孔成像模型 | 第52-54页 |
| 5.2.3 镜头畸变类型 | 第54-55页 |
| 5.3 摄像机标定方法与步骤 | 第55-57页 |
| 5.3.1 摄像机标定方法 | 第55-56页 |
| 5.3.2 摄像机标定步骤 | 第56-57页 |
| 5.4 测试分析 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 软件设计与试验研究 | 第59-64页 |
| 6.1 系统的设计要求 | 第59页 |
| 6.2 系统开发 | 第59-62页 |
| 6.2.1 软件系统处理流程 | 第60-61页 |
| 6.2.2 软件界面设计 | 第61页 |
| 6.2.3 软件开发平台 | 第61-62页 |
| 6.3 试验结果分析 | 第62-63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表论文及成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
