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周向孔位置分布的机器视觉测量系统研究

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

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