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基于图像处理的车身漆膜缺陷识别与分类研究
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基于图像处理的车身漆膜缺陷识别与分类研究
论文目录
摘要
第4-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-17页
1.1 汽车车身漆膜缺陷检测意义
第11-12页
1.2 车身漆膜缺陷检测研究现状
第12-13页
1.3 计算机视觉技术的发展
第13-14页
1.4 漆膜缺陷检测相关技术分析
第14-15页
1.5 本文研究内容及章节安排
第15-17页
第2章 车身漆膜缺陷检测实验台设计
第17-29页
2.1 车身漆膜缺陷的种类
第17-19页
2.2 车身漆膜缺陷检测方案及实验台设计
第19-20页
2.3 车身漆膜缺陷检测装置设计
第20-28页
2.3.1 检测实验台几何位置及硬件的选择
第20-24页
2.3.2 检测实验台结构设计
第24-28页
2.4 本章小结
第28-29页
第3章 车身漆膜缺陷检测相关技术研究
第29-49页
3.1 图像预处理
第29-35页
3.1.1 图像剪裁
第29-30页
3.1.2 消除图像光照不均匀性
第30-32页
3.1.3 图像降噪
第32页
3.1.4 基于形态学的图像增强
第32-35页
3.2 图像分割
第35-40页
3.2.1 常见图像分割方法
第36-37页
3.2.2 改进的图论图像分割法
第37-40页
3.3 车身漆膜缺陷特征参数确定
第40-42页
3.3.1 图像全局特征
第40-41页
3.3.2 图像局部特征
第41-42页
3.3.3 车身漆膜缺陷特征参数的选取
第42页
3.4 缺陷特征参数的降维
第42-45页
3.5 漆膜缺陷判别算法设计
第45-47页
3.5.1 分类器核函数和参数的选择
第45-46页
3.5.2 特征参数数据规格化
第46-47页
3.6 本章小结
第47-49页
第4章 缺陷检测插件的开发
第49-57页
4.1 缺陷检测插件的开发
第49-55页
4.1.1 缺陷检测插件的总体结构
第49-50页
4.1.2 用户界面
第50页
4.1.3 插件功能的实现
第50-55页
4.2 GUI程序转化EXE可执行文件
第55页
4.3 本章小结
第55-57页
第5章 漆膜缺陷检测实验
第57-65页
5.1 漆膜缺陷图像处理
第58-59页
5.2 漆膜缺陷识别
第59-63页
5.2.1 获取特征参数数据
第59-61页
5.2.2 缺陷特征识别分类
第61-63页
5.3 检测结果分析
第63页
5.4 本章小结
第63-65页
第6章 总结与展望
第65-67页
6.1 全文总结
第65页
6.2 工作展望
第65-67页
参考文献
第67-73页
作者简介及科研成果
第73-75页
致谢
第75页
本篇论文共
75
页,
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。
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