低成本视觉检测平台及视觉检测关键技术研究

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低成本视觉检测平台及视觉检测关键技术研究

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低成本视觉检测平台及视觉检测关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
注释表	第14-15页
第一章绪论	第15-22页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-20页
1.2.1 机器视觉研究现状	第16-17页
1.2.2 视觉显著模型研究现状	第17-20页
1.3 本文主要研究内容和章节安排	第20-22页
1.3.1 本文主要研究内容	第20页
1.3.2 本文章节安排	第20-22页
第二章视觉检测预处理关键技术研究	第22-36页
2.1 引言	第22页
2.2 图像匹配算法	第22-27页
2.2.1 基于模板的图像匹配	第22-24页
2.2.2 基于特征点的图像匹配	第24-25页
2.2.3 基于特征匹配的图像视角矫正	第25-27页
2.3 图像增强算法	第27-31页
2.3.1 自适应直方图均衡化	第27-28页
2.3.2 光照不均矫正	第28-30页
2.3.3 基于光照估计的颜色恒常性	第30-31页
2.4 图像分割算法	第31-35页
2.4.1 基于HSV颜色空间的图像分割	第31-33页
2.4.2 递推OTSU与分块OTSU	第33-35页
2.5 本章小结	第35-36页
第三章基于纹理显著性的表面缺陷检测	第36-48页
3.1 引言	第36页
3.2 纹理特征提取与筛选	第36-41页
3.2.1 纹理概述	第36-37页
3.2.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取	第37-38页
3.2.3 基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征提取	第38-40页
3.2.4 纹理特征显著性分析与筛选	第40-41页
3.3 视觉显著性计算模型	第41-45页
3.3.1 典型的显著性检测方法	第41-44页
3.3.2 本文纹理显著性计算模型	第44-45页
3.4 实验结果与分析	第45-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章基于RaspberryPi的低成本工件方向视觉检测系统研究	第48-61页
4.1 引言	第48页
4.2 工件方向视觉检测系统方案设计	第48-51页
4.2.1 工件方向视觉检测需求分析	第48-50页
4.2.2 系统总体方案设计	第50-51页
4.3 视觉检测系统的硬件设计	第51-55页
4.3.1 RaspberryPi平台	第51-52页
4.3.2 摄像头选取与工件成像方案设计	第52-54页
4.3.3 光源选取与照明方案设计	第54-55页
4.4 视觉检测系统的软件设计	第55-57页
4.4.1 系统软件设计总体流程	第55-56页
4.4.2 开发环境搭建	第56-57页
4.5 工件方向检测算法设计	第57-60页
4.5.1 工件图像特征分析与算法设计	第57-58页
4.5.2 基于像素占比判断工件正反	第58-59页
4.5.3 基于灰度值方差判断工件方向	第59页
4.5.4 检测结果分析	第59-60页
4.6 本章小结	第60-61页
第五章通用视觉检测系统设计与实现	第61-69页
5.1 引言	第61页
5.2 通用视觉检测系统总体设计	第61-63页
5.3 系统硬件组成	第63-65页
5.3.1 工控机平台	第63-64页
5.3.2 面阵相机与线阵相机	第64-65页
5.4 通用视觉检测系统的实现	第65-68页
5.4.1 系统主界面	第65页
5.4.2 相机标定子系统	第65-66页
5.4.3 图像采集子系统	第66-67页
5.4.4 图像处理子系统	第67-68页
5.5 本章小结	第68-69页
第六章总结与展望	第69-71页
6.1 研究内容总结	第69-70页
6.2 进一步工作展望	第70-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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