致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 绪论 | 第12-24页 |
1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
1.2 机器视觉系统简介 | 第13-18页 |
1.2.1 机器视觉系统概述 | 第13-14页 |
1.2.2 机器视觉系统的应用 | 第14-18页 |
1.3 孔位置视觉测量关键技术的国内外研究现状 | 第18-22页 |
1.3.1 自动对焦算法 | 第18-21页 |
1.3.2 相机标定方法 | 第21-22页 |
1.3.3 孔位置检测 | 第22页 |
1.4 本文主要研究内容和结构框架 | 第22-23页 |
1.4.1 论文研究的主要内容 | 第22-23页 |
1.4.2 论文框架 | 第23页 |
1.5 本章小结 | 第23-24页 |
2 视觉测量系统的总体设计 | 第24-46页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 视觉测量总体方案的设计 | 第24-27页 |
2.2.1 被测孔的精度要求 | 第24-25页 |
2.2.2 总体测量方案设计 | 第25-27页 |
2.3 周向孔位置测量的实现方法 | 第27-29页 |
2.3.1 最佳成像位置的确定 | 第27-28页 |
2.3.2 套接孔圆心的首次定位 | 第28-29页 |
2.3.3 多个孔的位置测量方式 | 第29页 |
2.4 测量系统硬件选型和软件设计 | 第29-37页 |
2.4.1 硬件设备型号选择 | 第29-33页 |
2.4.2 视觉测量系统软件 | 第33-37页 |
2.5 相机标定 | 第37-45页 |
2.5.1 摄像机模型建立 | 第38-40页 |
2.5.2 理想模型参数估计 | 第40-43页 |
2.5.3 相机畸变校正 | 第43-44页 |
2.5.4 标定实验 | 第44-45页 |
2.6 本章小结 | 第45-46页 |
3 图像自动聚焦技术的研究 | 第46-59页 |
3.1 引言 | 第46页 |
3.2 自动聚焦技术 | 第46-50页 |
3.2.1 自动聚焦技术原理 | 第48-49页 |
3.2.2 聚焦评价曲线分析 | 第49-50页 |
3.3 结合SMD和能量梯度的图像清晰度评价函数 | 第50-55页 |
3.3.1 经典图像清晰度评价函数 | 第50-54页 |
3.3.2 结合SMD和能量梯度的图像清晰度评价函数 | 第54-55页 |
3.4 实验结果与分析 | 第55-58页 |
3.5 本章小结 | 第58-59页 |
4 基于图像处理的高精度孔定位实现方法研究 | 第59-77页 |
4.1 引言 | 第59页 |
4.2 周向孔的位置分布计算方式 | 第59-61页 |
4.3 图像预处理 | 第61-66页 |
4.3.1 滤波除燥 | 第61-62页 |
4.3.2 图像增强 | 第62-65页 |
4.3.3 形态学处理 | 第65-66页 |
4.4 图像边缘提取算法 | 第66-71页 |
4.4.1 经典的边缘检测算子 | 第67-70页 |
4.4.2 边缘检测实验对比分析 | 第70-71页 |
4.5 基于迭代最小二乘法的圆检测算法 | 第71-76页 |
4.5.1 常用的圆检测方法 | 第71-75页 |
4.5.2 基于迭代最小二乘法的圆检测算法 | 第75-76页 |
4.6 本章小结 | 第76-77页 |
5 测量系统误差分析与实验验证 | 第77-94页 |
5.1 引言 | 第77-78页 |
5.2 系统误差 | 第78-90页 |
5.2.1 直线导轨的运动误差 | 第78-86页 |
5.2.2 光栅尺和转动台的同轴度误差 | 第86-87页 |
5.2.3 夹具和旋转台的安装误差 | 第87-88页 |
5.2.4 成像系统误差 | 第88-90页 |
5.3 工件误差 | 第90-91页 |
5.3.1 圆柱面不理想带来的误差 | 第90-91页 |
5.3.2 周向孔分布不均匀带来的误差 | 第91页 |
5.4 实验数据分析 | 第91-93页 |
5.5 本章小结 | 第93-94页 |
6 总结和展望 | 第94-96页 |
6.1 全文总结 | 第94-95页 |
6.2 工作展望 | 第95-96页 |
参考文献 | 第96-100页 |