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基于机器视觉的不同属性表面中微弱缺陷的检测技术研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第22-42页
    1.1 研究背景和意义第22-25页
    1.2 机器视觉中表面缺陷检测技术研究现状第25-38页
        1.2.1 超光滑光学元件表面中缺陷的机器视觉检测技术第25-30页
        1.2.2 具有复杂纹理的元件表面中缺陷的机器视觉检测技术第30-38页
    1.3 本文研究内容及创新点第38-42页
        1.3.1 本文主要研究内容及章节安排第38-40页
        1.3.2 本论文主要创新点第40-42页
第2章 超光滑光学元件表面中微弱缺陷检测技术研究第42-66页
    2.1 基于显微散射暗场成像的SSOS中弱划痕缺陷的成像系统研究第42-48页
        2.1.1 超光滑光学元件表面属性分析和成像分析第42-45页
        2.1.2 超光滑光学元件表面微弱划痕的暗场成像特征研究第45-48页
    2.2 复杂图像背景中微弱缺陷分割算法的分析第48-50页
    2.3 基于自适应平滑以及形态学差影的弱划痕检测算法研究第50-63页
        2.3.1 灰度区间的确定以及灰度窗口变换第50-52页
        2.3.2 高斯滤波与弱划痕边界特性的保护研究第52-55页
        2.3.3 背景重构与图像差影法的研究第55-58页
        2.3.4 超光滑光学元件表面中弱划痕检测算法第58-63页
    2.4 本章小结第63-66页
第3章 单面抛光的光学元件表面中微弱缺陷检测技术研究第66-86页
    3.1 基于同轴入射远心明场成像的SSPOS中微弱划痕缺陷的成像系统研究第67-71页
        3.1.1 单面抛光的光学元件表面属性分析和成像分析第67-68页
        3.1.2 同轴入射远心明场成像系统组成及系统成像特征分析第68-71页
    3.2 基于视觉差励与双次离散傅里叶变换的微弱缺陷提取算法研究第71-84页
        3.2.1 缺陷位置局部显著性的计算研究第71-74页
        3.2.2 缺陷图像的傅里叶变换的特征研究第74-76页
        3.2.3 单面抛光的光学元件表面中微弱划痕的检测算法第76-84页
    3.3 本章小结第84-86页
第4章 复杂纹理的金属圆弧面中微弱缺陷检测技术研究第86-114页
    4.1 基于多角度入射远心明场成像的CTMAS中微弱划伤缺陷的成像系统研究第87-91页
        4.1.1 复杂纹理的金属圆弧表面属性分析和成像分析第87-88页
        4.1.2 多角度入射远心明场成像系统组成及系统成像特征分析第88-91页
    4.2 基于小波相关性与梯度相似增长的微弱缺陷提取算法研究第91-112页
        4.2.1 复杂纹理的金属弧面图像的去噪与信息增强第92-99页
        4.2.2 图像的纹理分割与纹理相似区域增长第99-103页
        4.2.3 复杂纹理的金属圆弧表面中划痕缺陷检测算法第103-106页
        4.2.4 真伪增长区域判定的研究第106-112页
    4.3 本章小结第112-114页
第5章 不同属性的元件表面中微弱缺陷的检测实验第114-134页
    5.1 超光滑光学元件表面中微弱缺陷的机器视觉检测实验第114-119页
        5.1.1 显微散射暗场成像系统的搭建第114-115页
        5.1.2 微弱缺陷的检测效果验证及检测准确度的验证第115-119页
    5.2 单面抛光的光学元件表面中微弱缺陷的机器视觉检测实验第119-124页
        5.2.1 同轴入射远心明场成像系统的搭建第119-120页
        5.2.2 微弱缺陷的检测结果评价与缺陷的特征分析第120-124页
    5.3 复杂纹理的金属圆弧面中微弱缺陷的机器视觉检测实验第124-131页
        5.3.1 多角度入射远心明场成像系统的搭建第124-125页
        5.3.2 微弱缺陷的提取效果验证与对比第125-131页
    5.4 本章小结第131-134页
第6章 总结与展望第134-140页
    6.1 本论文完成工作总结第134-135页
    6.2 本论文主要创新点第135-137页
    6.3 下一步工作展望第137-140页
参考文献第140-150页
作者简历及攻读博士学位期间主要的研究成果第150-151页

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