| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 荧光磁粉检测技术的原理及特点 | 第8-10页 |
| 1.2.1 荧光磁粉检测的原理 | 第8-9页 |
| 1.2.2 荧光磁粉检测的特点 | 第9-10页 |
| 1.3 表面缺陷成像检测技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 机器视觉检测系统 | 第10页 |
| 1.3.2 表面缺陷图像处理技术 | 第10-12页 |
| 1.4 本论文的研究内容及结构 | 第12-13页 |
| 2 荧光磁粉表面缺陷成像检测系统 | 第13-23页 |
| 2.1 荧光磁粉表面缺陷成像检测系统技术要求 | 第13页 |
| 2.2 荧光磁粉表面缺陷成像检测总体设计 | 第13-14页 |
| 2.3 硬件检测平台 | 第14页 |
| 2.4 图像采集系统 | 第14-19页 |
| 2.4.1 CCD相机的选择 | 第14-15页 |
| 2.4.2 相机镜头的选择 | 第15-17页 |
| 2.4.3 紫外光光源 | 第17-18页 |
| 2.4.4 运动扫查机构 | 第18-19页 |
| 2.5 软件系统 | 第19-22页 |
| 2.5.1 检测流程控制软件 | 第19-20页 |
| 2.5.2 图像采集软件 | 第20-21页 |
| 2.5.3 图像处理识别软件 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 表面缺陷图像预处理算法研究 | 第23-37页 |
| 3.1 图像几何校正算法 | 第23-29页 |
| 3.1.1 倾斜平面校正 | 第23-25页 |
| 3.1.2 轴侧面展开 | 第25-28页 |
| 3.1.3 轴侧面拼接 | 第28-29页 |
| 3.2 图像降噪算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 表面缺陷图像的噪声模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 小波阈值降噪算法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 图像降噪算法的实现及其实验结果 | 第31-32页 |
| 3.3 图像增强算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 Retinex算法理论 | 第33页 |
| 3.3.2 多尺度Retinex算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 MSR算法的实现及其实验结果 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 表面缺陷图像分割算法研究 | 第37-47页 |
| 4.1 图像分割概述 | 第37-38页 |
| 4.2 基于边缘检测的轴类工件图像分割算法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 几种常见的边缘检测算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 自适应阈值Canny算子与Hough变换直线拟合相结合的边缘提取算法 | 第39-42页 |
| 4.2.3 轴工件图像提取的仿真实验及结果 | 第42-43页 |
| 4.3 基于阈值分割的缺陷目标分割算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 Otsu阈值分割算法 | 第43-45页 |
| 4.3.2 改进的Otsu阈值分割算法 | 第45页 |
| 4.3.3 缺陷目标提取的仿真实验及结果 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 缺陷特征提取算法及分类评级 | 第47-53页 |
| 5.1 荧光磁粉探伤缺陷分类及特征分析 | 第47-48页 |
| 5.1.1 常见表面缺陷的分类 | 第47页 |
| 5.1.2 缺陷磁痕的特征分析 | 第47-48页 |
| 5.2 缺陷特征的提取 | 第48-51页 |
| 5.2.1 缺陷特征的表征 | 第48-49页 |
| 5.2.2 最小外接矩形的提取算法 | 第49-50页 |
| 5.2.3 裂纹结点特征的提取算法 | 第50-51页 |
| 5.3 缺陷的评级 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 系统实验验证及实验结果分析 | 第53-60页 |
| 6.1 实验环境及像素分辨率标定 | 第53-56页 |
| 6.1.1 实验环境 | 第53-54页 |
| 6.1.2 像素分辨率标定 | 第54-56页 |
| 6.2 人工试样检测分析 | 第56-57页 |
| 6.2.1 普通圆轴的检测 | 第56-57页 |
| 6.2.2 阶梯轴台阶面的检测 | 第57页 |
| 6.3 实际产品检测分析 | 第57-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 7 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录 | 第67页 |