| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 机器视觉的概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题的提出和研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 线束检测仪的基础构成及整体设计流程 | 第14-26页 |
| 2.1 系统的检测要求以及设计流程 | 第14-15页 |
| 2.2 线束检测仪的定义 | 第15页 |
| 2.3 线束检测仪的系统硬件组成 | 第15-23页 |
| 2.3.1 工业相机的选型 | 第16-19页 |
| 2.3.2 工业镜头的选型 | 第19-22页 |
| 2.3.3 光源的选型 | 第22-23页 |
| 2.3.4 其他相关硬件设备 | 第23页 |
| 2.4 线束检测仪的系统软件组成 | 第23-25页 |
| 2.4.1 虚拟仪器开发软件Microsoft Visual C++ | 第23-25页 |
| 2.4.2 视觉开发工具包OpenCV | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 彩色线束图像采集与预处理算法研究 | 第26-41页 |
| 3.1 概述 | 第26页 |
| 3.2 彩色线束图像的采集 | 第26-28页 |
| 3.2.1 图像的采样和量化 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数字图像的矩阵表示 | 第27-28页 |
| 3.3 彩色线束图像的色彩模型 | 第28-31页 |
| 3.3.1 RGB颜色模型 | 第28-30页 |
| 3.3.2 HSL颜色模型 | 第30-31页 |
| 3.3.3 RGB模型与HSL模型之间的转换 | 第31页 |
| 3.4 彩色线束图像的增强 | 第31-36页 |
| 3.4.1 数字图像增强原理 | 第32-33页 |
| 3.4.2 RGB模型增强法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 HSL模型增强法 | 第34-36页 |
| 3.5 彩色线束图像的去噪 | 第36-40页 |
| 3.5.1 超限邻域平均法（非线性平滑） | 第36-37页 |
| 3.5.2 改进的矢量中值滤波法 | 第37-38页 |
| 3.5.3 超限均值滤波和改进矢量中值滤波的效果对比 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 彩色线束图像的检测及识别算法研究 | 第41-56页 |
| 4.1 彩色线束识别的基本方案 | 第41页 |
| 4.2 基于模板匹配的线束端子检测方法 | 第41-47页 |
| 4.2.1 模板匹配的概述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 模板匹配控制参数的设置 | 第42-43页 |
| 4.2.3 线束端子匹配的检测方法 | 第43-47页 |
| 4.3 基于颜色识别的线束检测方法 | 第47-55页 |
| 4.3.1 概述 | 第47页 |
| 4.3.2 线束颜色识别算法的研究 | 第47-49页 |
| 4.3.3 基于改进型色差法的线束颜色识别 | 第49-52页 |
| 4.3.4 色差阈值的选取与实验数据分析 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 线束检测仪的系统设计及性能评价 | 第56-71页 |
| 5.1 概述 | 第56页 |
| 5.2 系统的总体设计框架及实现的功能 | 第56-58页 |
| 5.2.1 系统的总体框架构思 | 第56-57页 |
| 5.2.2 线束检测系统的特征及实现的功能 | 第57-58页 |
| 5.3 系统硬件的局部设计 | 第58-60页 |
| 5.3.1 照明光源布局方式的设计 | 第58-60页 |
| 5.3.2 背景板的设计 | 第60页 |
| 5.4 系统软件的设计 | 第60-66页 |
| 5.4.1 操作系统及程序设计语言 | 第60-61页 |
| 5.4.2 系统软件的主体框架 | 第61-62页 |
| 5.4.3 系统软件的界面设计 | 第62-63页 |
| 5.4.4 线束图像的采集模块 | 第63-65页 |
| 5.4.5 线束图像的识别处理和显示模块 | 第65-66页 |
| 5.5 线束检测系统的不足与改进 | 第66-68页 |
| 5.5.1 检测系统的不足 | 第66页 |
| 5.5.2 检测系统的改进 | 第66-68页 |
| 5.6 系统的实验测试和误差分析 | 第68-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录A 图目录 | 第77-79页 |
| 附录B 表目录 | 第79-80页 |
| 附录C 部分程序代码 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84页 |