| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉检测技术国内外研究概况 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 2 检测系统总体设计方案 | 第16-22页 |
| 2.1 检测对象与技术要求 | 第16-18页 |
| 2.2 检测系统整体方案 | 第18-20页 |
| 2.3 外观缺陷检测算法的总体方案 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 表面瑕疵实时检测算法 | 第22-34页 |
| 3.1 表面瑕疵检测算法总流程 | 第23-24页 |
| 3.2 基于差影法的图像差异分析 | 第24-25页 |
| 3.3 基于灰度形态学的图像差异分析 | 第25-28页 |
| 3.4 基于WELL滤波的自差影图像差异分析 | 第28-30页 |
| 3.5 缺陷判断 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 图像快速鲁棒匹配算法 | 第34-54页 |
| 4.1 匹配算法概述 | 第34-38页 |
| 4.2 基于形状特征点的归一化互相关(SFB-NCC)匹配算法 | 第38-46页 |
| 4.3 对比实验 | 第46-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 形变缺陷快速检测算法 | 第54-67页 |
| 5.1 图像全局配准 | 第56-64页 |
| 5.2 图像的细粒度差异分析 | 第64-65页 |
| 5.3 缺陷判断 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 涂装产品表面质量在线检测系统的展示 | 第67-72页 |
| 6.1 涂装产品表面质量在线检测系统介绍 | 第67-69页 |
| 6.2 检测性能 | 第69-71页 |
| 6.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 7 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 7.2 课题展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |