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 |