| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 视觉检测技术发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 表面缺陷检测算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要内容及其安排 | 第17-19页 |
| 第二章 缺陷检测系统总体方案设计 | 第19-33页 |
| 2.1 缺陷检测系统的技术指标 | 第19页 |
| 2.2 缺陷检测系统结构设计 | 第19-20页 |
| 2.3 成像系统设计 | 第20-29页 |
| 2.3.1 相机的选择 | 第20-21页 |
| 2.3.2 光学镜头的选择 | 第21-23页 |
| 2.3.3 光照模式的选择 | 第23-27页 |
| 2.3.4 照明实验和实验结果分析 | 第27-29页 |
| 2.4 检测系统软件平台 | 第29-30页 |
| 2.4.1 VisualStudio开发环境简介 | 第29-30页 |
| 2.4.2 OpenCV图像处理库介绍 | 第30页 |
| 2.5 缺陷检测系统的软件模块设计 | 第30-32页 |
| 2.5.1 图像采集模块 | 第31页 |
| 2.5.2 相机标定模块 | 第31页 |
| 2.5.3 缺陷检测模块 | 第31-32页 |
| 2.5.4 磕碰缺陷检测模板库建立模块 | 第32页 |
| 2.6 章节小结 | 第32-33页 |
| 第三章 相机标定与图像预处理 | 第33-43页 |
| 3.1 相机标定 | 第33-35页 |
| 3.1.1 相机标定技术分类 | 第33-34页 |
| 3.1.2 相机标定流程与实验结果 | 第34-35页 |
| 3.2 图像预处理 | 第35-42页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第35-36页 |
| 3.2.2 图像滤波 | 第36-38页 |
| 3.2.3 感兴趣区域提取 | 第38-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 手机壳体表面划痕缺陷检测算法研究 | 第43-64页 |
| 4.1 高光表面划痕缺陷检测算法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 算法总体设计 | 第43页 |
| 4.1.2 缺陷目标分割 | 第43-46页 |
| 4.1.3 伪缺陷过滤 | 第46页 |
| 4.1.4 算法参数的选择 | 第46-47页 |
| 4.2 亚光表面划痕缺陷检测算法 | 第47-59页 |
| 4.2.1 算法总体设计 | 第47-48页 |
| 4.2.2 缺陷目标分割方法 | 第48-55页 |
| 4.2.3 基于各向异性高斯导数滤波器的缺陷目标分割方法 | 第55-58页 |
| 4.2.4 形态学处理 | 第58-59页 |
| 4.2.5 特征提取 | 第59页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 边缘磕碰缺陷检测算法研究与系统实验结果分析 | 第64-83页 |
| 5.1 算法总体设计 | 第64-65页 |
| 5.2 孔洞区域提取 | 第65-66页 |
| 5.3 形状特征描述方法 | 第66-70页 |
| 5.4 边界提取 | 第70-71页 |
| 5.5 孔洞区域匹配 | 第71-74页 |
| 5.5.1 保留模与相位的傅里叶描述子定义 | 第71-73页 |
| 5.5.2 孔洞区域匹配实现过程 | 第73-74页 |
| 5.6 孔洞边缘磕碰缺陷检测 | 第74-79页 |
| 5.6.1 边界分段处理方法 | 第74-76页 |
| 5.6.2 改进的边界分段处理 | 第76-78页 |
| 5.6.3 基于分段边界傅里叶特征的缺陷检测 | 第78-79页 |
| 5.7 边缘磕碰缺陷检测算法实验结果分析 | 第79-80页 |
| 5.8 手机壳体表面缺陷检测系统实验结果与分析 | 第80-82页 |
| 5.9 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第83-84页 |
| 6.2 研究展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第90页 |