| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第17-21页 |
| 1.2.1 国内外钢球表面缺陷检测设备现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 国内外钢球表面缺陷检测方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 基于机器视觉的球珠表面缺陷检测系统的关键技术 | 第21-22页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 笔芯球珠表面缺陷检测系统设计 | 第24-37页 |
| 2.1 检测系统技术指标 | 第24页 |
| 2.2 检测系统总体架构 | 第24-25页 |
| 2.3 结构模块设计 | 第25-32页 |
| 2.3.1 上料模块 | 第25-26页 |
| 2.3.2 球面展开模块 | 第26-29页 |
| 2.3.3 图像采集模块 | 第29-31页 |
| 2.3.4 下料模块 | 第31-32页 |
| 2.4 系统软件设计 | 第32-36页 |
| 2.4.1 软件系统主界面 | 第33-34页 |
| 2.4.2 管理员登录模块 | 第34页 |
| 2.4.3 相机设置模块 | 第34页 |
| 2.4.4 图像采集显示模块 | 第34-35页 |
| 2.4.5 掩码设置模块 | 第35-36页 |
| 2.4.6 缺陷检测模块 | 第36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 球面缺陷图像提取方法研究 | 第37-49页 |
| 3.1 球珠表面图像预处理 | 第37-44页 |
| 3.1.1 球面图像的平滑滤波 | 第37-39页 |
| 3.1.2 球面投影图像校正模型 | 第39-42页 |
| 3.1.3 基于灰度变换的球面图像增强 | 第42-44页 |
| 3.2 球珠表面缺陷区域提取算法研究 | 第44-47页 |
| 3.2.1 阈值分割算法 | 第44-46页 |
| 3.2.2 基于区域生长的缺陷融合算法 | 第46-47页 |
| 3.3 球珠表面质量误检率试验 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于轮廓的图像拼接技术 | 第49-59页 |
| 4.1 轮廓曲线预处理 | 第50页 |
| 4.1.1 轮廓曲线平滑滤波 | 第50页 |
| 4.1.2 轮廓曲线重采样 | 第50页 |
| 4.2 轮廓角点检测算法 | 第50-55页 |
| 4.2.1 轮廓角点检测算法理论及发展现状 | 第50-51页 |
| 4.2.2 基于区域面积比的轮廓角点检测算法 | 第51-53页 |
| 4.2.3 试验分析与结果比较 | 第53-54页 |
| 4.2.4 轮廓角点特征描述向量 | 第54-55页 |
| 4.3 特征点匹配 | 第55-56页 |
| 4.3.1 特征点匹配算法 | 第55页 |
| 4.3.2 RANSAC算法剔除误匹配点对 | 第55-56页 |
| 4.4 图像融合 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 球珠表面缺陷特征描述与分类 | 第59-69页 |
| 5.1 基于几何特征的表面缺陷特征提取 | 第59-65页 |
| 5.1.1 形状特征提取 | 第59-61页 |
| 5.1.2 矩特征描述 | 第61-63页 |
| 5.1.3 基于几何特征的表面缺陷识别与分类有效性试验 | 第63-65页 |
| 5.2 基于纹理特征的表面缺陷特征提取 | 第65-68页 |
| 5.2.1 基于灰度直方图的纹理特征提取 | 第65-67页 |
| 5.2.2 基于纹理特征的表面缺陷识别与分类有效性试验 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 课题总结 | 第69-70页 |
| 6.2 课题展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
