| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.2.1 视觉检测技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 视觉检测技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 本课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 课题需要解决的问题 | 第14页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小节 | 第15-17页 |
| 第二章 系统的硬件设计及误差校正 | 第17-29页 |
| 2.1 SMT钢网缺陷检测系统构成 | 第17-18页 |
| 2.2 SMT钢网缺陷检测硬件系统设计 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图像采集设备的选取 | 第18-20页 |
| 2.2.2 机械工作台的设计 | 第20-22页 |
| 2.3 机械系统误差分析及补偿 | 第22-27页 |
| 2.3.1 机械系统误差分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 机械系统误差补偿 | 第23-24页 |
| 2.3.3 实验验证 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 图像采集路径规划 | 第29-43页 |
| 3.1 标准图像的生成 | 第29-30页 |
| 3.1.1 标准数据格式及规则 | 第29-30页 |
| 3.1.2 标准图像获取 | 第30页 |
| 3.2 图元聚类方法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 用于聚类的布尔矩阵编码遗传算法 | 第31-34页 |
| 3.3 自动检测路径规划 | 第34-41页 |
| 3.3.1 TSP问题定义及数学模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 影像测量路径规划问题 | 第35页 |
| 3.3.3 用于轨迹规划的“两段式”遗传算法 | 第35-39页 |
| 3.3.4 实验验证 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 SMT模板的图像处理算法 | 第43-59页 |
| 4.1 图像滤波算法 | 第43-45页 |
| 4.1.1 线性平滑滤波 | 第43-44页 |
| 4.1.2 非线性平滑滤波 | 第44-45页 |
| 4.2 图像分割与形态学滤波 | 第45-47页 |
| 4.2.1 基于迭代阈值的图像分割 | 第45页 |
| 4.2.2 改进的迭代阈值分割方法 | 第45-46页 |
| 4.2.3 形态学滤波 | 第46-47页 |
| 4.3 边缘检测 | 第47-58页 |
| 4.3.1 边缘检测概述 | 第47-48页 |
| 4.3.2 Canny算子 | 第48-50页 |
| 4.3.3 Canny算子缺陷及改进 | 第50-53页 |
| 4.3.4 改进Canny-Zernike矩亚像素边缘检测算子 | 第53-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 SMT钢网缺陷检测及系统详解 | 第59-75页 |
| 5.1 软件系统架构 | 第59-60页 |
| 5.1.1 软件系统设计 | 第59-60页 |
| 5.2 软件用户界面 | 第60-62页 |
| 5.3 图元参数获取与校正 | 第62-68页 |
| 5.3.1 图元参数获取 | 第62-64页 |
| 5.3.2 实际图元参数校正 | 第64-68页 |
| 5.4 实验与分析 | 第68-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |