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基于光度立体的金属板带表面缺陷三维检测方法

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
缩写和符号清单第15-16页
1 绪论第16-32页
    1.1 研究背景和意义第16-18页
    1.2 机器视觉金属板带表面检测第18-26页
        1.2.1 视觉测量系统的研究第18-21页
        1.2.2 数据处理算法的研究第21-23页
        1.2.3 存在的问题第23-26页
    1.3 机器视觉三维测量方法第26-29页
        1.3.1 立体视觉和结构光三维测量第26-28页
        1.3.2 光度立体三维测量第28-29页
    1.4 论文研究内容与章节安排第29-32页
2 光度立体三维测量方案第32-55页
    2.1 光度学基本概念第32-40页
        2.1.1 BRDF函数及反射模型第33-36页
        2.1.2 金属表面反射性质第36-38页
        2.1.3 反射模型测量第38-40页
    2.2 光度立体成像方案第40-44页
        2.2.1 传统三维测量方案第40-41页
        2.2.2 线扫描三维测量方案第41-44页
    2.3 光度立体方向梯度测量算法第44-49页
        2.3.1 反射模型近似第45页
        2.3.2 法向量线性化第45-47页
        2.3.3 对称性简化第47-49页
    2.4 光度立体系统标定第49-53页
        2.4.1 光源系数标定第49-50页
        2.4.2 反射模型标定第50-53页
    2.5 本章小结第53-55页
3 三维数据快速重建方法第55-70页
    3.1 传统三维重建方法第56-58页
        3.1.1 积分法第56页
        3.1.2 变换法第56-57页
        3.1.3 优化法第57-58页
    3.2 小波快速三维重建算法第58-66页
        3.2.1 算法原理第58-61页
        3.2.2 算法时间效率第61-63页
        3.2.3 算法重建效果第63-66页
    3.3 梯度缺失条件下三维重建第66-68页
    3.4 本章小结第68-70页
4 铝带表面微小缺陷三维检测方法第70-88页
    4.1 光度立体三维测量成像系统第70-72页
    4.2 铝带表面缺陷图像特征第72-73页
    4.3 铝带表面缺陷检测第73-81页
        4.3.1 微小尺寸缺陷成像第73-75页
        4.3.2 微小形变缺陷测量第75-78页
        4.3.3 缺陷特征提取第78-79页
        4.3.4 缺陷检测算法第79-81页
    4.4 缺陷检测效果分析第81-86页
    4.5 本章小结第86-88页
5 中厚板表面图像与特征提取第88-101页
    5.1 中厚板表面二维图像特征第88-94页
        5.1.1 缺陷特征第88-91页
        5.1.2 非缺陷特征第91-94页
    5.2 多尺度几何特征提取第94-99页
        5.2.1 基于Tetrolet变换的多尺度几何分解第95-97页
        5.2.2 核保局投影算法第97-99页
    5.3 实验与分析第99-100页
    5.4 本章小结第100-101页
6 二维与三维信息融合的中厚板表面缺陷识别方法第101-115页
    6.1 光度立体三维测量成像系统第101-102页
    6.2 中厚板表面三维形态第102-103页
    6.3 二维与三维特征融合方法第103-106页
    6.4 缺陷识别效果分析第106-114页
        6.4.1 算法效率分析第106-107页
        6.4.2 三维特征分析第107-112页
        6.4.3 检测效果分析第112-114页
    6.5 本章小结第114-115页
7 总结和展望第115-118页
    7.1 主要结论及创新点第115-116页
    7.2 展望第116-118页
参考文献第118-127页
附录A 附图第127-131页
作者简历及在学研究成果第131-135页
学位论文数据集第135页

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