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基于机器视觉的刹车片缺陷检测方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
abstract第7-8页
1 绪论第16-22页
    1.1 课题背景与研究意义第16页
    1.2 机器视觉国内外研究现状第16-18页
    1.3 本论文的主要内容与研究思路第18-22页
        1.3.1 主要研究思路第18-20页
        1.3.2 论文结构安排第20-22页
2 缺陷检测中的图像处理第22-38页
    2.1 数字图像第22-23页
    2.2 几何成像模型及标定第23-32页
        2.2.1 几何成像模型第23-25页
        2.2.2 摄像机标定第25-28页
        2.2.3 摄像机标定结果第28-32页
    2.3 空间域滤波第32-37页
        2.3.1 空间域滤波和邻域处理第32-33页
        2.3.2 图像平滑第33-36页
        2.3.3 图像平滑的运用第36-37页
    2.4 小结第37-38页
3 刹车片表面缺陷检测的实验装置设计第38-48页
    3.1 高质量图像的含义第38-39页
    3.2 图像采集装置设计及设备选择第39-42页
        3.2.1 图像采集装置选择第39-41页
        3.2.2 镜头选择第41-42页
    3.3 照明方式分析及光源选择第42-47页
    3.4 小结第47-48页
4 刹车片缺陷检测方法研究第48-74页
    4.1 模板匹配第48-56页
        4.1.1 相似度量函数第48-51页
        4.1.2 图像金字塔第51-54页
        4.1.3 模板匹配的运用第54-56页
    4.2 图像坐标变换第56-58页
        4.2.1 平移变换第56页
        4.2.2 尺寸变换第56页
        4.2.3 旋转变换第56-57页
        4.2.4 变换级连第57页
        4.2.5 图像坐标变换的运用第57-58页
    4.3 差影法检测第58-60页
        4.3.1 差影法原理第58页
        4.3.2 差影法检测的运用第58-59页
        4.3.3 基于差影法的刹车片轮廓缺陷检测方法第59-60页
    4.4 关系匹配第60-64页
        4.4.1 关系表达和距离第61-62页
        4.4.2 一种改进的关系匹配第62-64页
        4.4.3 基于关系匹配的刹车片字符缺陷检测方法第64页
    4.5 基于支持向量机的多类分类器设计第64-70页
        4.5.1 结构风险最小化分类器第64-66页
        4.5.2 线性可分二类分类器第66-68页
        4.5.3 支持向量机的多类分类设计第68-70页
    4.6 基于支持向量机的刹车片表面缺陷判别算法设计第70-73页
        4.6.1 缺陷特征的主成分分析第70-71页
        4.6.2 缺陷特征的聚类分析第71-72页
        4.6.3 基于支持向量机与决策树的刹车片表面缺陷分类方法第72-73页
    4.7 小结第73-74页
5 刹车片缺陷检测实验设计与分析第74-114页
    5.1 刹车片轮廓缺陷检测实验设计与分析第74-81页
        5.1.1 刹车片轮廓缺陷检测试验设计与结果第74-79页
        5.1.2 刹车片轮廓缺陷检测结果分析与参数优化第79-81页
    5.2 刹车片字符缺陷检测实验设计与分析第81-90页
        5.2.1 刹车片字符缺陷检测试验设计与结果第81-86页
        5.2.2 刹车片字符缺陷检测结果分析与参数优化第86-90页
    5.3 刹车片表面缺陷检测实验设计与分析第90-112页
        5.3.1 刹车片表面缺陷检测实验设计第90-92页
        5.3.2 缺陷样本的主成分分析第92-98页
        5.3.3 缺陷样本的聚类分析第98-104页
        5.3.4 DAGSVM结构设计第104-105页
        5.3.5 支持向量机两类分类器参数选择与优化第105-111页
        5.3.6 缺陷模式分类实验结果第111-112页
    5.4 小结第112-114页
6 总结与展望第114-117页
    6.1 小结第114-115页
    6.2 展望第115-117页
参考文献第117-121页
作者简历第121页

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