基于机器视觉的喷涂注塑件光学成像与图像处理研究



基于机器视觉的喷涂注塑件光学成像与图像处理研究

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基于机器视觉的喷涂注塑件光学成像与图像处理研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 课题来源	第10页
1.2 研究背景	第10-11页
1.3 视觉检测的概念及特点	第11-13页
1.3.1 视觉检测技术的概念	第11-12页
1.3.2 视觉检测系统的组成及特点	第12-13页
1.4 视觉检测技术国内外发展现状	第13-16页
1.5 研究的主要内容	第16-18页
第二章视觉检测系统的组成及实现	第18-29页
2.1 视觉系统组成模块	第18-26页
2.1.1 采集模块	第18-24页
2.1.2 图像处理和分析模块	第24-25页
2.1.3 人机交互界面	第25页
2.1.4 存储模块	第25-26页
2.1.5 外部通讯模块	第26页
2.2 视觉检测系统软件设计	第26-28页
2.2.1 系统内部信息流动	第26页
2.2.2 软件基本框图设计	第26-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第三章类镜面喷涂注塑件表面成像方案设计及实现	第29-48页
3.1 手机外壳的结构组成及成像特点	第29-31页
3.1.1 手机外壳的成型结构和缺陷类型	第29-30页
3.1.2 被检测物的成像特点	第30-31页
3.2 传统光源类型及实验结果分析	第31-37页
3.2.1 常见 LED 光源类型及适用场合	第31-35页
3.2.2 现有光源照明下的成像结果及分析	第35-37页
3.3 喷涂注塑件光学成像方案设计	第37-46页
3.3.1 光与物体之间的相互作用	第37-38页
3.3.2 照明方案设计原理	第38-40页
3.3.3 成像系统的实现	第40-46页
3.4 本章小结	第46-48页
第四章喷涂注塑件表面缺陷检测算法	第48-74页
4.1 感兴趣的区域（Region Of Interest）	第48-49页
4.2 典型自动阈值缺陷分割方法的研究	第49-60页
4.2.1 Otsu 最大类间方差法	第50-52页
4.2.2 Ostu 法在缺陷图像上的阈值结果及分析	第52-54页
4.2.3 基于最大熵法的阈值分割	第54-55页
4.2.4 最大熵法在缺陷图像上的阈值结果及分析	第55-60页
4.3 改进的迭代算法在外壳表面缺陷图像分割中的应用	第60-64页
4.3.1 传统迭代阈值分割算法	第60页
4.3.2 改进的迭代算法在手机外壳缺陷分割中的实现	第60-64页
4.4 缺陷的特征描述	第64-70页
4.4.1 简单的标量区域描述	第65-67页
4.4.2 区域描述的不变矩特征参数	第67-68页
4.4.3 手机外壳缺陷的区域特征描述与实验结果	第68-70页
4.5 外壳表面缺陷的识别与分类	第70-71页
4.6 图像处理算法软件流程图	第71-73页
本章小结	第73-74页
结论与展望	第74-76页
结论	第74页
展望	第74-76页
参考文献	第76-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第82-83页
致谢	第83-84页
附件	第84页

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