| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第11-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题的研究目的 | 第12-13页 |
| ·课题的研究意义 | 第13-14页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第16-19页 |
| 2 旋切单板图像采集系统设计 | 第19-49页 |
| ·光源系统 | 第20-26页 |
| ·光源的特点和要求 | 第20-21页 |
| ·光源的照射方式 | 第21-22页 |
| ·光源的种类与选择 | 第22-24页 |
| ·LED光源设计 | 第24-26页 |
| ·相机镜头 | 第26-28页 |
| ·线阵CCD相机 | 第28-39页 |
| ·CCD的特征参数 | 第29-31页 |
| ·线阵CCD的选择 | 第31-36页 |
| ·线阵CCD驱动器 | 第36-38页 |
| ·相机的标定 | 第38页 |
| ·智能相机 | 第38-39页 |
| ·图像采集卡 | 第39-42页 |
| ·图像采集软件 | 第42-44页 |
| ·旋切单板机械传送装置 | 第44-48页 |
| ·电机和变频器的选择 | 第44-46页 |
| ·机械传送装置的设计 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 3 旋切单板表面缺陷图像处理算法研究 | 第49-85页 |
| ·图像噪声分析 | 第50-51页 |
| ·图像增强算法研究 | 第51-58页 |
| ·图像平滑算法研究 | 第51-55页 |
| ·缺陷图像的锐化 | 第55-58页 |
| ·图像分割算法研究 | 第58-81页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第59-63页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第63-66页 |
| ·基于数学形态学的图像缺陷检测 | 第66-72页 |
| ·基于图论的图像分割 | 第72-79页 |
| ·其他的分割方法 | 第79-81页 |
| ·旋切单板表面缺陷图像分割算法的应用 | 第81页 |
| ·目标标记 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 4 旋切单板表面的缺陷的类型和特征提取 | 第85-113页 |
| ·旋切单板表面缺陷的类型和样本库 | 第85-90页 |
| ·旋切单板表面缺陷的类型 | 第85-87页 |
| ·旋切单板缺陷的样本库 | 第87-88页 |
| ·旋切单板的外观特征 | 第88页 |
| ·旋切单板典型缺陷的特征评价 | 第88-90页 |
| ·旋切单板表面缺陷图像特征的提取 | 第90-101页 |
| ·形状特征 | 第90-92页 |
| ·颜色特征 | 第92-97页 |
| ·纹理特征 | 第97-100页 |
| ·相似性度量方法 | 第100-101页 |
| ·特征的提取 | 第101-112页 |
| ·缺陷的特征分析 | 第101-103页 |
| ·基于颜色直方图的缺陷特征提取 | 第103-105页 |
| ·缺陷图像的一般直方图 | 第105-106页 |
| ·累加直方图百分数分布特征值 | 第106-109页 |
| ·缺陷的特征选择和筛选 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 5 基于自组织映射网络的旋切单板缺陷检测研究 | 第113-126页 |
| ·基于SOM的分类器设计 | 第114-119页 |
| ·SOM网络基本原理 | 第114-115页 |
| ·SOM网络的运行原理和学习算法 | 第115-117页 |
| ·SOM网络的设计 | 第117-119页 |
| ·基于SOM的旋切单板缺陷识别研究 | 第119-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 6 基于模糊C均值聚类的旋切单板表面纹理检测 | 第126-137页 |
| ·纹理的描述 | 第126-127页 |
| ·纹理图像的检测 | 第127-133页 |
| ·纹理图像的特征提取 | 第127-129页 |
| ·纹理图像的分割方法 | 第129-133页 |
| ·基于改进模糊C均值聚类算法的旋切单板表面纹理检测 | 第133-135页 |
| ·旋切单板表面纹理图像检测分析 | 第135-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 7 基于机器视觉的旋切单板检测实验系统的研发 | 第137-144页 |
| ·硬件部分 | 第137-139页 |
| ·软件部分 | 第139-143页 |
| ·旋切单板缺陷样本库 | 第139页 |
| ·图像采集软件 | 第139-141页 |
| ·缺陷图像处理与分析软件 | 第141页 |
| ·缺陷图像检测软件 | 第141-143页 |
| ·本章小结 | 第143-144页 |
| 8 基于机器视觉旋切单板检测系统的应用分析 | 第144-146页 |
| ·经济性分析 | 第144-145页 |
| ·机器视觉系统应用配套的相关问题分析 | 第145页 |
| ·本章小结 | 第145-146页 |
| 总结与展望 | 第146-149页 |
| 总结 | 第146-147页 |
| 展望 | 第147-149页 |
| 参考文献 | 第149-158页 |
| 附录 旋切单板健全部分与典型缺陷的一般直方图和累加直方图 | 第158-161页 |
| 攻读博士期间发表的论文和科研成果 | 第161-162页 |
| 详细摘要 | 第162-170页 |