基于机器视觉的轮毂在线识别系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8页 |
| ·机器视觉国内外研究现状及主要应用 | 第8-11页 |
| ·自动识别技术在轮毂生产上的应用 | 第11-13页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 轮毂在线识别系统的总体设计 | 第14-26页 |
| ·轮毂在线识别系统技术要求 | 第14页 |
| ·轮毂在线识别系统的总体设计方案 | 第14-15页 |
| ·轮毂在线识别系统的硬件选型与分析 | 第15-25页 |
| ·摄像机 | 第15-19页 |
| ·镜头的选择 | 第19-22页 |
| ·光源 | 第22-23页 |
| ·光电开关 | 第23-24页 |
| ·运动控制卡 | 第24页 |
| ·工业计算机 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 轮毂在线识别系统的图像处理 | 第26-47页 |
| ·图像去噪 | 第26-31页 |
| ·均值滤波 | 第27页 |
| ·中值滤波 | 第27-30页 |
| ·自适应滤波 | 第30-31页 |
| ·数学形态学处理 | 第31-33页 |
| ·图像腐蚀与膨胀 | 第32-33页 |
| ·开运算与闭运算 | 第33页 |
| ·图像分割 | 第33-37页 |
| ·阈值分割原理 | 第35-36页 |
| ·二值化 | 第36-37页 |
| ·边缘检测 | 第37-44页 |
| ·一阶微分边缘检测算子 | 第38-40页 |
| ·二阶微分边缘检测算子 | 第40-42页 |
| ·边缘检测结果及分析 | 第42-44页 |
| ·轮毂图像特征信息提取 | 第44-46页 |
| ·轮毂轮廓中心提取 | 第44-45页 |
| ·气门孔位置提取 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 摄像机标定 | 第47-57页 |
| ·摄像机模型 | 第47-52页 |
| ·图像坐标系 | 第48页 |
| ·摄像机坐标系 | 第48页 |
| ·世界坐标系 | 第48-49页 |
| ·坐标系统变换关系 | 第49-52页 |
| ·轮毂在线识别系统标定 | 第52-56页 |
| ·基于2D 平面靶标的摄像机标定 | 第52-55页 |
| ·现场标定方法及实现 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 轮毂在线识别系统软件开发 | 第57-66页 |
| ·OpenCV 概述 | 第57-58页 |
| ·轮毂识别系统软件设计 | 第58-59页 |
| ·应用程序演示 | 第59-64页 |
| ·码垛应用 | 第59-63页 |
| ·自动钻孔应用 | 第63-64页 |
| ·轮毂在线识别系统误差分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研项目与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
