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 |