汽车车灯玻壳视觉检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 机器视觉技术概述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 机器视觉的概念及其应用 | 第16-17页 |
| 1.2.2 光学及成像技术 | 第17-19页 |
| 1.2.3 摄像机及镜头 | 第19-20页 |
| 1.3 车灯玻壳检测国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 1.4 本文研究的课题及内容安排 | 第21-23页 |
| 第2章 车灯玻壳视觉检测系统设计 | 第23-45页 |
| 2.1 视觉检测对象及检测需求 | 第23-25页 |
| 2.2 车灯玻壳视觉检测系统总体设计 | 第25-27页 |
| 2.3 机械结构设计 | 第27-33页 |
| 2.3.1 自动振动上料设计 | 第29-30页 |
| 2.3.2 机械链轮传送设计 | 第30-32页 |
| 2.3.3 次品分拣结构设计 | 第32-33页 |
| 2.4 电气控制系统设计 | 第33-37页 |
| 2.4.1 有序上料限位开关布局设计 | 第33-35页 |
| 2.4.2 编码器触发相机的时序设计 | 第35-37页 |
| 2.5 视觉检测系统设计 | 第37-43页 |
| 2.5.1 摄像机标定 | 第37-39页 |
| 2.5.2 工业相机选型 | 第39-40页 |
| 2.5.3 镜头的选型 | 第40-41页 |
| 2.5.4 光学照明系统 | 第41-43页 |
| 2.6 视觉检测系统的工作流程 | 第43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 车灯玻壳几何尺寸测量 | 第45-69页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 玻壳图像预处理 | 第45-52页 |
| 3.2.1 基于灰度变换的图像增强 | 第46-47页 |
| 3.2.2 灰度形态学和图像滤波去噪 | 第47-52页 |
| 3.3 基于边缘点的图像定位 | 第52-54页 |
| 3.4 玻壳图像边缘特征分割 | 第54-64页 |
| 3.4.1 边缘检测算子提取边缘 | 第54-57页 |
| 3.4.2 阈值分割 | 第57-59页 |
| 3.4.3 霍夫变换几何基元检测 | 第59-61页 |
| 3.4.4 多次迭代拟合的几何基元检测 | 第61-64页 |
| 3.5 玻壳尺寸测量 | 第64-68页 |
| 3.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 车灯玻壳外观缺陷检测分类 | 第69-84页 |
| 4.1 玻壳体缺陷图像数据库 | 第69-70页 |
| 4.2 玻壳体缺陷特征描述与提取 | 第70-71页 |
| 4.3 玻壳体缺陷识别分类 | 第71-76页 |
| 4.3.1 人工神经网络 | 第71-73页 |
| 4.3.2 支持向量机 | 第73-74页 |
| 4.3.3 基于BP神经网络的缺陷分类器的设计 | 第74-76页 |
| 4.4 端面缺陷检测 | 第76-83页 |
| 4.4.1 Blob分析检测 | 第76-79页 |
| 4.4.2 基于垂直积分投影的裂纹检测 | 第79-81页 |
| 4.4.3 基于前馈神经网络的裂纹检测 | 第81-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 玻壳视觉检测系统平台和样机研制 | 第84-95页 |
| 5.1 视觉检测系统功能和硬件模块 | 第84-86页 |
| 5.2 检测与分析软件开发 | 第86-89页 |
| 5.3 系统性能测试及样机应用 | 第89-94页 |
| 5.3.1 Knapp-Kushner测试 | 第89-91页 |
| 5.3.2 重复性实验 | 第91-92页 |
| 5.3.3 样机应用 | 第92-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 总结与展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第102页 |
