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基于机器视觉的端塞表面缺陷检测算法研究及实现

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1. 绪论第12-18页
    1.1 课题背景及研究意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 侧表面缺陷研究现状第14-15页
        1.2.2 中心孔缺陷研究现状第15-16页
    1.3 本文研究内容及结构第16-18页
2. 端塞表面缺陷类型及检测要求第18-22页
    2.1 常见的端塞缺陷类型第18-20页
        2.1.1 侧表面缺陷类型第18-19页
        2.1.2 中心孔缺陷类型第19-20页
    2.2 端塞表面缺陷检测要求第20页
    2.3 本章小结第20-22页
3. 端塞检测硬件系统第22-30页
    3.1 端塞侧表面图像采集硬件系统概述第22页
    3.2 端塞侧表面图像采集硬件系统第22-27页
        3.2.1 侧表面图像采集硬件系统相机选型第22-23页
        3.2.2 侧表面图像采集硬件系统光学镜头选型第23-24页
        3.2.3 侧表面图像采集硬件系统光源及照明方式的选择第24-25页
        3.2.4 侧表面图像采集硬件系统图像采集卡选型第25页
        3.2.5 侧表面图像采集硬件系统控制器设计第25-26页
        3.2.6 侧表面图像采集硬件系统设计总结第26-27页
    3.3 端塞中心孔图像硬件采集系统第27-28页
        3.3.1 中心孔图像采集硬件系统相机选型第27页
        3.3.2 中心孔图像采集硬件系统光学镜头选型第27-28页
        3.3.3 中心孔图像采集硬件系统光源及照明方式的选择第28页
        3.3.4 中心孔图像采集硬件系统设计总结第28页
    3.4 端塞表面缺陷检测硬件系统实现第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
4. 端塞表面缺陷检测算法第30-72页
    4.1 端塞表面图像预处理第33-40页
        4.1.1 端塞表面图像噪声处理第33-37页
        4.1.2 基于多项式拟合的端塞侧表面图像背景补偿第37-39页
        4.1.3 端塞图像预处理算法小结第39-40页
    4.2 端塞表面缺陷提取第40-50页
        4.2.1 端塞表面图像的阈值分割第40-43页
        4.2.2 端塞侧表面图像的形态学分析第43-44页
        4.2.3 端塞中心孔图像的边缘提取第44-47页
        4.2.4 基于极坐标变换的端塞中心孔图像圆形检测第47-50页
    4.3 端塞表面缺陷分类第50-59页
        4.3.1 端塞表面缺陷特征的提取第50-54页
        4.3.2 端塞表面缺陷分类器第54-59页
    4.4 仿真结果分析第59-71页
        4.4.1 仿真环境第59-60页
        4.4.2 端塞侧表面缺陷检测仿真结果及分析第60-65页
        4.4.3 端塞中心孔缺陷检测仿真结果及分析第65-71页
    4.5 本章小结第71-72页
5. 端塞表面缺陷检测的软件实现第72-110页
    5.1 端塞表面缺陷检测软件系统框架设计第72-73页
    5.2 端塞表面缺陷检测软件系统功能第73-104页
        5.2.1 界面模块 ——利用MFC设计界面第74-80页
        5.2.2 图像采集模块第80-87页
        5.2.3 图像传输模块 ——多线程处理技术第87-92页
        5.2.4 图像处理模块 ——利用Open CV的算法移植第92-99页
        5.2.5 结果存储模块第99-104页
    5.3 软件系统测试第104-108页
        5.3.1 软件测试环境第104页
        5.3.2 系统操作说明第104-107页
        5.3.3 调试遇到的问题及解决办法第107-108页
    5.4 本章小结第108-110页
6. 总结与展望第110-112页
    6.1 本文工作总结第110页
    6.2 未来工作展望第110-112页
致谢第112-113页
参考文献第113-118页
攻读学位期间发表的学术论文第118页
攻读学位期间参加的科研项目第118页
攻读学位期间学科竞赛及获奖目录第118-120页

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