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基于机器视觉的小孔内表面缺陷检测关键技术研究

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基于机器视觉的小孔内表面缺陷检测关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-12页
第一章 绪论第12-17页
  1.1 课题研究背景和意义第12-13页
  1.2 机器视觉缺陷检测技术的研究现状第13-15页
    1.2.1 机器视觉缺陷检测的关键技术第13-14页
    1.2.2 机器视觉缺陷检测技术的国内外发展现状第14-15页
  1.3 论文主要内容及其安排第15-17页
第二章 小孔内表面缺陷检测系统总体设计第17-26页
  2.1 缺陷检测系统结构设计及图像采集方式第17-18页
  2.2 缺陷检测系统关键硬件的选择第18-23页
    2.2.1 相机的选择第18-19页
    2.2.2 光学镜头的选择第19-20页
    2.2.3 光照的选择第20-23页
  2.3 缺陷检测系统的软件模块设计第23-25页
  2.4 章节小结第25-26页
第三章 小孔内表面序列图像的多聚焦融合算法研究第26-44页
  3.1 小孔内表面ROI提取第26-27页
  3.2 小孔ROI图像去噪第27-30页
    3.2.1 常见的图像噪声第27-28页
    3.2.2 常见的去噪滤波器第28页
    3.2.3 小孔ROI图像去噪实验与分析第28-30页
  3.3 小孔ROI图像配准第30-34页
    3.3.1 图像配准算法理论第30-31页
    3.3.2 基于SURF算法的图像配准第31-33页
    3.3.3 基于距离约束的小孔ROI图像配准实验与分析第33-34页
  3.4 小孔ROI图像多聚焦融合第34-42页
    3.4.1 多聚焦图像融合理论第34-35页
    3.4.2 小波理论基础第35-38页
    3.4.3 基于区域清晰度的改进小波图像融合算法第38-40页
    3.4.4 多聚焦融合图像的评价方法第40-41页
    3.4.5 小孔ROI图像多聚焦融合实验与分析第41-42页
  3.5 多聚焦融合对小孔内表面缺陷检测影响第42-43页
  3.6 章节小结第43-44页
第四章 小孔内表面图像的几何变形校正算法研究第44-60页
  4.1 小孔内表面图像的几何变形第44-45页
    4.1.1 透视变形光学机理第44-45页
    4.1.2 扭曲变形光学机理第45页
  4.2 小孔内表面图像的几何校正第45-48页
    4.2.1 基于控制点的几何校正原理第46页
    4.2.2 基于靶标控制点的小孔内表面图像校正法第46-48页
  4.3 基于靶标控制点的小孔内表面图像分步校正法第48-55页
    4.3.1 透视变形校正第48-49页
    4.3.2 扭曲变形校正第49-55页
  4.4 基于靶标控制点的改进分片逼近校正法第55-58页
    4.4.1 基于靶标控制点的分片逼近校正法第55-56页
    4.4.2 小孔内表面图像的改进分片逼近校正法第56-58页
  4.5 小孔内表面图像几何变形校正实验与分析第58-59页
  4.6 章节小结第59-60页
第五章 小孔内表面缺陷提取与分类算法研究第60-78页
  5.1 小孔内表面常见缺陷介绍第60页
  5.2 小孔内表面缺陷目标提取第60-68页
    5.2.1 图像增强预处理第61-62页
    5.2.2 缺陷目标分割提取第62-66页
    5.2.3 形态学后处理第66-68页
  5.3 小孔内表面缺陷分类第68-77页
    5.3.1 支持向量机理论基础第69-72页
    5.3.2 基于SVM的小孔内表面缺陷分类第72-77页
  5.4 章节小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
  6.1 课题总结第78-79页
  6.2 课题展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
在校期间的研究成果及发表的学术论文第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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