基于线阵相机的大尺寸砂轮表面形貌快速全场测量方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 砂轮检测技术国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.4 线阵相机应用现状 | 第15-17页 |
| 1.4.1 国外应用现状 | 第15-16页 |
| 1.4.2 国内应用现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 测量系统的原理及硬件的构成 | 第19-37页 |
| 2.1 测量系统的工作原理 | 第19页 |
| 2.2 系统总体结构图 | 第19-20页 |
| 2.3 相机的选择 | 第20-23页 |
| 2.3.1 线阵相机和面阵相机的区别 | 第20-21页 |
| 2.3.2 CCD和CMOS图像传感器 | 第21-22页 |
| 2.3.3 本文相机的选型 | 第22-23页 |
| 2.4 镜头的选型 | 第23-26页 |
| 2.5 照明系统的设计 | 第26-30页 |
| 2.5.1 光源类型 | 第27-28页 |
| 2.5.2 照明方式 | 第28-29页 |
| 2.5.3 照明方案选择 | 第29-30页 |
| 2.6 运动机构的设计 | 第30-35页 |
| 2.6.1 需求分析 | 第30-33页 |
| 2.6.2 机构设计 | 第33-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 测量系统的校正 | 第37-63页 |
| 3.1 系统的对准 | 第37-44页 |
| 3.1.1 对准的意义 | 第37页 |
| 3.1.2 系统对准分析 | 第37-42页 |
| 3.1.3 系统对准 | 第42-44页 |
| 3.2 系统对焦 | 第44-59页 |
| 3.2.1 对焦的意义 | 第44页 |
| 3.2.2 常用图像清晰度评价函数 | 第44-57页 |
| 3.2.3 改进爬山算法搜索策略 | 第57-59页 |
| 3.3 不运动失真图像采集 | 第59-62页 |
| 3.3.1 图像运动失真 | 第59-60页 |
| 3.3.2 不失真采集算法的实现 | 第60-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 砂轮形貌图像处理 | 第63-81页 |
| 4.1 图像预处理 | 第63-68页 |
| 4.1.1 图像尺寸缩放 | 第63-65页 |
| 4.1.2 图像增强 | 第65-68页 |
| 4.2 图像分割 | 第68-75页 |
| 4.2.1 经典sobel边缘检测 | 第68-69页 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类分割 | 第69-72页 |
| 4.2.3 经典Otsu算法 | 第72-74页 |
| 4.2.4 改进Otsu算法 | 第74-75页 |
| 4.3 形态学处理 | 第75-76页 |
| 4.4 图像分割结果与分析 | 第76-77页 |
| 4.5 图像特征提取 | 第77-80页 |
| 4.5.1 目标的表示与描述 | 第77页 |
| 4.5.2 磨粒的几何特征量及其表征 | 第77-78页 |
| 4.5.3 磨粒形心的计算 | 第78-79页 |
| 4.5.4 磨粒间相互方位 | 第79-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第81-93页 |
| 5.1 系统的软件构成 | 第81-82页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第82-92页 |
| 5.3 本章小结 | 第92-93页 |
| 第6章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 本文总结 | 第93页 |
| 6.2 本文创新之处 | 第93-94页 |
| 6.3 工作展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第101页 |
