磁材表面缺陷视觉检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器视觉缺陷检测系统的基本组成 | 第11-14页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第14-18页 |
| 1.3.1 纹理图像分析研究概况 | 第15-17页 |
| 1.3.2 国内外文献综述的简析 | 第17-18页 |
| 1.4 磁材缺陷检测系统难点分析 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的主要内容及结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 磁材缺陷检测系统总体设计 | 第20-30页 |
| 2.1 现有的一些磁材缺陷系统方案 | 第20-22页 |
| 2.2 本文磁材检测系统总体方案设计 | 第22-23页 |
| 2.2.1 总体设计需求 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像采集部分需求 | 第23页 |
| 2.3 各子系统详细设计 | 第23-28页 |
| 2.3.1 机械系统 | 第24-26页 |
| 2.3.2 控制系统 | 第26-27页 |
| 2.3.3 视觉系统 | 第27-28页 |
| 2.4 设备总成图 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小节 | 第29-30页 |
| 第3章 图像预处理以及磁材元件定位 | 第30-48页 |
| 3.1 图像采集及预处理 | 第30页 |
| 3.2 图像的空域增强以及图像分割 | 第30-33页 |
| 3.3 元件精确定位 | 第33-39页 |
| 3.3.1 模板匹配技术 | 第33-34页 |
| 3.3.2 相似性度量 | 第34-35页 |
| 3.3.3 边缘向量的选择 | 第35-37页 |
| 3.3.4 加速匹配过程的方法 | 第37-39页 |
| 3.4 目标识别过程 | 第39页 |
| 3.4.1 离线阶段 | 第39页 |
| 3.4.2 在线阶段 | 第39页 |
| 3.5 模板匹配试验 | 第39-41页 |
| 3.6 检测区域的裁剪 | 第41-47页 |
| 3.6.1 DXF 文件的解析 | 第42-44页 |
| 3.6.2 形状获取流程 | 第44-45页 |
| 3.6.3 非远心镜头的解决方案 | 第45-47页 |
| 3.7 本章小节 | 第47-48页 |
| 第4章 纹理特征提取与缺陷分割 | 第48-71页 |
| 4.1 磁材纹理描述方法 | 第48-50页 |
| 4.1.1 空域描述 | 第48-50页 |
| 4.2 基于带状滤波器的纹理去除方法 | 第50-54页 |
| 4.2.1 理论证明 | 第51-52页 |
| 4.2.2 算法 | 第52-53页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第53-54页 |
| 4.3 基于各向异性滤波的纹理去除方法 | 第54-60页 |
| 4.3.1 各向同性方程与高斯滤波 | 第54-55页 |
| 4.3.2 非线性扩散模型(P-M) | 第55-57页 |
| 4.3.3 算法 | 第57-58页 |
| 4.3.4 各向异性滤波在纹理图像上的应用实验 | 第58-60页 |
| 4.4 缺陷分割以及缺陷的提取 | 第60-62页 |
| 4.5 形态学运算 | 第62-63页 |
| 4.6 缺陷识别 | 第63-70页 |
| 4.6.1 分类器设计 | 第67-70页 |
| 4.7 本章小节 | 第70-71页 |
| 第5章 软件系统实现 | 第71-80页 |
| 5.1 MVC 软件架构以及在 MFC 中的实现 | 第71-72页 |
| 5.2 模块功能划分 | 第72-73页 |
| 5.2.1 模型部分 | 第72-73页 |
| 5.2.2 控制器部分 | 第73页 |
| 5.2.3 视图部分 | 第73页 |
| 5.3 性能需求分析 | 第73-74页 |
| 5.4 系统的软件实现 | 第74-78页 |
| 5.4.1 MVC 软件架构实现 | 第74-76页 |
| 5.4.2 多线程实现 | 第76-78页 |
| 5.5 整体实现 | 第78-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第88页 |
