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灭弧室柔性视觉测量系统研究

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灭弧室柔性视觉测量系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
  1.2 机器视觉的研究历史现状和发展趋势第12-14页
    1.2.1 机器视觉的研究历史和现状第12-13页
    1.2.2 机器视觉研究的发展趋势第13-14页
  1.3 本文的结构安排第14-16页
第二章 灭弧室柔性视觉测量系统第16-29页
  2.1 灭弧室柔性视觉测量原理第17-19页
  2.2 柔性视觉测量系统硬件设计第19-23页
    2.2.1 光源照明设计第19-20页
    2.2.2 工业相机与镜头选型第20-22页
    2.2.3 固定相机和运动相机第22-23页
    2.2.4 其他硬件设备第23页
  2.3 系统软件方案设计第23-24页
  2.4 系统理想成像模型第24-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 视觉测量中图像处理算法研究第29-42页
  3.1 图像滤波第29-32页
    3.1.1 均值滤波(Mean Filter)第29-30页
    3.1.2 中值滤波(Median Filter)第30页
    3.1.3 高斯滤波(Gaussian Filter)第30页
    3.1.4 灭弧室测量系统图像滤波器设计与实验第30-32页
  3.2 图像阈值分割第32-36页
    3.2.1 最大类间方差法(OTSU)第33-34页
    3.2.2 统计灰度直方图法第34页
    3.2.3 基于熵的阈值分割法第34-35页
    3.2.4 灭弧室测量系统图像阈值变换实验结果对比分析第35-36页
  3.3 图像边缘检测第36-40页
    3.3.1 传统边缘检测算子第37-39页
    3.3.2 复合边缘检测检测算子第39页
    3.3.3 灭弧室测量系统图像边缘检测实验结果对比分析第39-40页
  3.4 本章小结第40-42页
第四章 基于灭弧室外形轮廓的特征提取与匹配系统研究第42-58页
  4.1 灭弧室轮廓提取第43-51页
    4.1.1 Canny边缘检测原理第43-46页
    4.1.2 基于改进的Canny算法的灭弧室轮廓提取方法第46-51页
    4.1.3 轮廓提取结果第51页
  4.2 灭弧室外形轮廓特征提取第51-54页
  4.3 基于余弦相似度和增量学习的灭弧室轮廓特征匹配方法第54-57页
    4.3.1 余弦相似度原理第54-55页
    4.3.2 增量学习技术第55-56页
    4.3.3 灭弧室轮廓特征匹配方案设计第56-57页
  4.4 本章小结第57-58页
第五章 基于机器视觉的灭弧室尺寸测量系统研究第58-88页
  5.1 相机非线性畸变模型第58-59页
  5.2 畸变参数求解与图像校正第59-69页
    5.2.1 平面靶标的制作和多方位采集靶标图像第60页
    5.2.2 Harris角点亚像素检测与定位第60-63页
    5.2.3 畸变模型求解过程第63-66页
    5.2.4 畸变模型求解实验和校正结果第66-69页
  5.3 基于LSD算法的灭弧室直线边缘检测第69-78页
    5.3.1 直线检测原理第69-71页
    5.3.2 LSD算法详细实现步骤第71-74页
    5.3.3 灭弧室直线边缘检测实验第74-78页
  5.4 基于高斯曲面拟合的灭弧室陶瓷外壳曲线边缘亚像素定位第78-83页
    5.4.1 Canny边缘粗定位与Sobel算子计算图像梯度第78-79页
    5.4.2 高斯曲面拟合原理第79-80页
    5.4.3 高斯曲面拟合迭代算法第80-81页
    5.4.4 灭弧室曲线边缘亚像素定位实验第81-83页
  5.5 灭弧室尺寸测量实验与性能分析第83-87页
    5.5.1 系统标定与性能分析第83-85页
    5.5.2 灭弧室动导电杆直径测量实验第85-86页
    5.5.3 灭弧室陶瓷曲线外壳最大直径测量实验第86-87页
  5.6 本章小结第87-88页
第六章 总结与展望第88-90页
  6.1 本文工作总结第88-89页
  6.2 展望第89-90页
致谢第90-91页
参考文献第91-94页
攻读硕士学位期间取得的成果第94-95页

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