| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10页 |
| ·国内外机器视觉检测主要的技术 | 第10-11页 |
| ·本课题所研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 表面质量检测的理论研究 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·表面质量检测技术 | 第13-14页 |
| ·表面质量的特征的科学描述 | 第14-16页 |
| ·基于机器视觉的缺陷检测和分割技术研究 | 第16-19页 |
| ·机器视觉的表面缺陷检测方法概述 | 第16-17页 |
| ·缺陷检测判定指标分析 | 第17-19页 |
| 第3章 基于机器视觉的零件表面质量检测研究 | 第19-30页 |
| ·CCD 及图像采集 | 第19-22页 |
| ·工业数字相机CCD | 第19-20页 |
| ·数字图像采集卡和工业镜头 | 第20-21页 |
| ·SDK 二次开发 | 第21-22页 |
| ·不同照明环境下零件表面缺陷识别方法的研究 | 第22-26页 |
| ·采用直接照明方式 | 第22-23页 |
| ·采用暗场照明 | 第23-24页 |
| ·采用同轴照明 | 第24-25页 |
| ·背光照明光源 | 第25页 |
| ·实验结果 | 第25-26页 |
| ·激光三角法提取深度信息的表面检测方法研究 | 第26-28页 |
| ·激光三角法表面质量检测研究 | 第26-27页 |
| ·激光散斑的影响及消除 | 第27-28页 |
| ·激光三角法的改进与展望 | 第28页 |
| ·一种基于三维重建方法的表面质量研究 | 第28-30页 |
| 第4章 机器视觉的零件表面质量检测算法研究 | 第30-47页 |
| ·图像的预处理 | 第30-34页 |
| ·图像噪声与数字图像滤波 | 第30-32页 |
| ·均值滤波器 | 第30-31页 |
| ·中值滤波器 | 第31-32页 |
| ·高斯滤波 | 第32页 |
| ·图像的平移、旋转及缩放 | 第32-34页 |
| ·检测系统图像处理与识别算法设计 | 第34-45页 |
| ·边缘检测 | 第34-40页 |
| ·Laplacian 算子 | 第34-35页 |
| ·Roberts 算子 | 第35页 |
| ·Sobel 算子 | 第35-37页 |
| ·Canny 算子 | 第37-39页 |
| ·提出一种变尺度微分算子 | 第39-40页 |
| ·Hough 变换以及基于Hough 变换的自动目标定位 | 第40-42页 |
| ·Hough 变换基本原理与实现 | 第40-41页 |
| ·基于Hough 变换的目标定位 | 第41-42页 |
| ·区域生长法的缺陷识别研究 | 第42-45页 |
| ·图像的区域生长法 | 第42-43页 |
| ·基于区域生长法的缺陷识别 | 第43页 |
| ·阈值法检测决策分类与缺陷标识 | 第43-45页 |
| ·检测系统算法流程总结 | 第45-47页 |
| 第5章 精密零件表面缺陷识别分拣系统设计 | 第47-54页 |
| ·系统整体设计 | 第47页 |
| ·系统软件设计 | 第47-51页 |
| ·系统结构设计方案 | 第51-53页 |
| ·光路设计及光源设备搭建 | 第51-52页 |
| ·系统机械结构设计部分 | 第52-53页 |
| ·电子设计部分 | 第53-54页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第54-60页 |
| ·被测件的缺陷测试与统计 | 第54-57页 |
| ·被测件的缺陷采集与测试 | 第54-56页 |
| ·被测件的缺陷统计测试 | 第56-57页 |
| ·检测系统可行性与重复性实验验证 | 第57-59页 |
| ·系统缺陷检测可实现性结果 | 第57-58页 |
| ·重复性实验 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·本课题总结及创新点 | 第60-61页 |
| ·系统存在的不足 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第66页 |