机器视觉玻壳缺陷多级自动检测方法的研究



机器视觉玻壳缺陷多级自动检测方法的研究

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机器视觉玻壳缺陷多级自动检测方法的研究

论文目录
1 绪论	第1-19 页
· 引言	第9 页
· 基于机器视觉的缺陷检测技术国内外研究概况	第9-10 页
· 机器视觉产品检测系统的组成及应用状况	第10-15 页
· 检测系统的构成	第10-11 页
· 缺陷检测系统的应用状况	第11-15 页
· 本课题的研究背景、主要研究内容、预期达到的目标和意义	第15-16 页
· 课题研究背景	第15 页
· 主要研究内容	第15-16 页
· 预期达到的目标和意义	第16 页
· 本课题涉及的主要领域及技术	第16-17 页
· 机器视觉技术	第16 页
· 图象处理	第16 页
· 模式识别	第16-17 页
· 本文的结构内容安排	第17-19 页
2 机器视觉玻壳缺陷检测原理及方法	第19-28 页
· 引言	第19 页
· 常用检测方法及存在的问题	第19-22 页
· 人工检测方法	第19-20 页
· 透射光型机器视觉玻壳缺陷检测原理与方法	第20 页
· 反射光型机器视觉玻壳缺陷检测原理与方法	第20-22 页
· 存在的主要问题	第22 页
· 本文采用的检测方法及关键技术	第22-25 页
· 检测原理及方法	第22-23 页
· 检测系统结构	第23-24 页
· 检测分辨力	第24-25 页
· 缺陷检测关键技术	第25 页
· 玻壳缺陷检测总体流程	第25-27 页
· 本章小结	第27-28 页
3 机器视觉玻壳缺陷检测关键技术研究	第28-47 页
· 检测系统标定技术	第28-31 页
· 系统一级标定及坐标系的统一	第28-30 页
· 数据取舍	第30 页
· 系统二级标定方法	第30-31 页
· 图象预处理技术	第31-36 页
· 获取噪声图象	第31 页
· 系统图象噪声特性分析	第31-34 页
· 基于最小方差的去噪方法	第34-36 页
· 基于灰度图象的玻壳缺陷判别方法	第36-40 页
· 基于灰度特征的缺陷判别方法	第36-37 页
· 基于微分直方图特征的缺陷判别方法	第37-40 页
· 图象分割	第40-43 页
· 局部阈值分割方法的提出	第40-41 页
· 子图象区域大小的选取	第41-42 页
· 基于灰度直方图的子图象的阈值求取及分割方法	第42-43 页
· 数学形态学滤波	第43-45 页
· 数学形态学的基本运算	第43-44 页
· 形态学滤波在玻壳缺陷检测中的应用	第44-45 页
· 本章小结	第45-47 页
4 玻壳缺陷测量与分类识别	第47-59 页
· 缺陷目标区域标号处理方法	第47-50 页
· 目标区域的选定	第47 页
· 区域标号算法	第47-50 页
· 目标区域的形态特征参数提取方法	第50-51 页
· 缺陷分类及检测实例	第51-55 页
· 形态特征参数的选择	第51-53 页
· 玻壳缺陷检测实例	第53-55 页
· 玻壳质量评价方法研究	第55-58 页
· 玻壳质量分级标准	第55 页
· 质量评定的工作流程	第55-58 页
· 本章小结	第58-59 页
5 玻壳缺陷检测系统设计	第59-80 页
· 系统整体设计	第59-60 页
· 硬件系统设计	第60-73 页
· 硬件系统组成	第60-61 页
· 硬件系统结构	第61-64 页
· 硬件系统关键设备选型	第64-66 页
· 照明光源设计	第66-67 页
· 检测平台控制系统设计	第67 页
· 驱动器信号设计	第67-69 页
· 步进电机升降速曲线设计	第69-70 页
· 检测平台控制系统部分的电路图以及接口连接方式	第70-73 页
· 软件系统设计	第73-79 页
· 整体设计	第73-76 页
· 图象采集及运动控制模块设计	第76 页
· 系统标定模块设计	第76 页
· 图象处理模块设计	第76-77 页
· 缺陷特征提取模块设计	第77-78 页
· 数据统计查询模块设计	第78-79 页
· 本章小结	第79-80 页
6 测量试验及误差分析	第80-86 页
· 系统试验	第80-84 页
· 玻壳样本缺陷测量试验	第80-84 页
· 试验总结	第84 页
· 误差分析	第84-85 页
· 标定误差	第84 页
· 计算方法误差	第84-85 页
· 检测平台移动系统的误差	第85 页
· 图象噪声误差	第85 页
· 照明误差	第85 页
· 本章小结	第85-86 页
7 结论及展望	第86-88 页
· 本文的主要工作和创新点	第86-87 页
· 存在的问题及努力方向	第87-88 页
8 致谢	第88-89 页
9 参考文献	第89-95 页
10 发表论文情况	第95 页

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