基于机器视觉的格架缺陷检测技术的研究

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基于机器视觉的格架缺陷检测技术的研究

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基于机器视觉的格架缺陷检测技术的研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-17页
1.1 课题背景及意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-15页
1.3 本文主要研究内容	第15页
1.4 文章章节结构	第15-17页
第二章格架缺陷检测系统构成及原理	第17-27页
2.1 格架及常见的缺陷	第17-19页
2.2 系统的指标要求	第19页
2.3 格架缺陷检测系统的原理	第19-20页
2.4 格架缺陷检测系统的构成	第20-25页
2.4.1 图像采集模块	第20-21页
2.4.2 光源模块	第21-23页
2.4.3 运动模块	第23-24页
2.4.4 图像处理模块	第24-25页
2.5 系统工作流程	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章图像预处理	第27-41页
3.1 数字图像理论基础	第27-30页
3.1.1 数字图像的数学基础	第27-29页
3.1.2 像素间的基本关系	第29-30页
3.2 图像灰度化	第30-31页
3.3 图像滤波	第31-36页
3.3.1 空间滤波基础	第31-32页
3.3.2 中值滤波	第32-33页
3.3.3 均值滤波	第33-34页
3.3.4 高斯滤波	第34页
3.3.5 图像滤波算法分析对比	第34-36页
3.4 图像分割	第36-39页
3.4.1 灰度平均值法	第36页
3.4.2 最大类间方差法	第36-37页
3.4.3 迭代阈值法	第37-38页
3.4.4 图像分割算法分析对比	第38-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第四章目标定位与检测	第41-73页
4.1 模板库的建立	第41-42页
4.1.1 位置模板	第41-42页
4.1.2 标准模板	第42页
4.2 格架焊点定位	第42-55页
4.2.1 基于霍夫变换的焊点定位算法	第43-45页
4.2.2 基于模板匹配的焊点定位算法	第45-49页
4.2.3 基于形态学的焊点定位算法	第49-52页
4.2.4 焊点定位算法分析与结果校正	第52-55页
4.3 边缘检测	第55-56页
4.3.1 Sobel算子	第55-56页
4.3.2 Canny算子	第56页
4.3.3 边缘检测效果分析对比	第56页
4.4 格架缺陷检测	第56-71页
4.4.1 焊点缺陷检测	第56-62页
4.4.2 钢凸缺陷检测	第62-65页
4.4.3 弹簧缺陷检测	第65-69页
4.4.4 导向管缺陷检测	第69-71页
4.5 本章小结	第71-73页
第五章检测软件设计与结果分析	第73-80页
5.1 检测软件设计概述	第73页
5.2 软件主要功能模块	第73-77页
5.2.1 图像采集模块	第74-75页
5.2.2 图形用户模块	第75-76页
5.2.3 数据存储模块	第76-77页
5.3 系统实验数据与结果分析	第77-79页
5.4 本章小结	第79-80页
第六章总结与展望	第80-82页
6.1 工作总结	第80-81页
6.2 未来展望	第81-82页
致谢	第82-83页
参考文献	第83-87页
攻读硕士学位期间取得的成果	第87-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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