基于面阵CCD的玻璃缺陷检测分析系统研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 课题背景概述及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 玻璃缺陷检测系统的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 玻璃缺陷识别算法的研究现状 | 第14-15页 |
1.3 研究内容 | 第15-17页 |
第2章 玻璃图像采集系统的设计与搭建 | 第17-27页 |
2.1 图像采集系统的构架 | 第17-18页 |
2.2 CCD工业相机 | 第18-19页 |
2.3 图像采集卡 | 第19页 |
2.4 光照系统设计 | 第19-24页 |
2.4.1 检测光源 | 第19-21页 |
2.4.2 照明方案 | 第21-23页 |
2.4.3 背景板选择 | 第23-24页 |
2.5 采集的玻璃图像 | 第24-25页 |
2.6 试验结果 | 第25页 |
2.7 本章小结 | 第25-27页 |
第3章 玻璃图像校正 | 第27-33页 |
3.1 亮暗场校正 | 第27-28页 |
3.1.1 暗场校正分析 | 第27-28页 |
3.1.2 亮场校正分析 | 第28页 |
3.2 亮暗场校正模型的建立 | 第28-30页 |
3.2.1 基准图像 | 第28页 |
3.2.2 暗场图像采集 | 第28-29页 |
3.2.3 不稳定像素校正 | 第29-30页 |
3.2.4 亮场图像采集 | 第30页 |
3.3 玻璃图像矫正 | 第30-32页 |
3.4 本章小结 | 第32-33页 |
第4章 玻璃图像预处理 | 第33-51页 |
4.1 Ostu自动阈值分割 | 第33-36页 |
4.2 图像滤波 | 第36-42页 |
4.2.1 普通均值滤波 | 第36-39页 |
4.2.2 中值滤波 | 第39-41页 |
4.2.3 票选滤波 | 第41-42页 |
4.3 边缘检测 | 第42-46页 |
4.3.1 Sobel算子边缘检测 | 第43-44页 |
4.3.2 Prewitt算子边缘检测 | 第44-45页 |
4.3.3 Robert算子边缘检测 | 第45-46页 |
4.4 二值图像的形态学处理 | 第46-49页 |
4.4.1 膨胀和腐蚀 | 第46-49页 |
4.4.2 开运算和闭运算 | 第49页 |
4.5 本章小结 | 第49-51页 |
第5章 划伤和杂质缺陷识别算法的研究 | 第51-69页 |
5.1 划伤和杂质缺陷标记 | 第51-56页 |
5.1.1 连通域 | 第52页 |
5.1.2 连通区域标记 | 第52-56页 |
5.2 划伤和杂质缺陷最小外接矩形 | 第56-57页 |
5.3 最小外接矩形合并 | 第57-61页 |
5.3.1 划伤斜率 | 第57-58页 |
5.3.2 划伤之间最小距离 | 第58-61页 |
5.3.3 最小外接矩形合并 | 第61页 |
5.3.4 标记值修改 | 第61页 |
5.4 划伤缺陷特征参数 | 第61-62页 |
5.4.1 划伤长度和宽度 | 第61-62页 |
5.4.2 划伤合格标准 | 第62页 |
5.5 杂质缺陷的特征参数 | 第62-66页 |
5.5.1 杂质缺陷最大尺寸 | 第63-64页 |
5.5.2 杂质缺陷质心 | 第64页 |
5.5.3 杂质缺陷检测 | 第64-66页 |
5.6 划伤和杂质缺陷检测 | 第66-67页 |
5.7 本章小结 | 第67-69页 |
第6章 玻璃缺陷检测软件系统开发 | 第69-79页 |
6.1 引言 | 第69页 |
6.2 玻璃缺陷检测软件系统总体设计 | 第69-74页 |
6.3 玻璃缺陷检测软件系统开发环境与技术 | 第74-76页 |
6.3.1 软件系统开发环境 | 第74页 |
6.3.2 软件系统开发关键技术 | 第74-76页 |
6.4 玻璃缺陷检测软件系统界面设计研究 | 第76-78页 |
6.5 本章小结 | 第78-79页 |
第7章 结论与展望 | 第79-81页 |
7.1 结论 | 第79页 |
7.2 展望 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-86页 |
致谢 | 第86页 |