基于机器视觉的打磨工件自动跟踪与检测研究



基于机器视觉的打磨工件自动跟踪与检测研究

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基于机器视觉的打磨工件自动跟踪与检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-19页
1.1 课题研究意义及背景	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 运动目标跟踪技术现状	第13-15页
1.2.2 目标表面缺陷与粗糙度检测技术现状	第15-16页
1.3 本文的主要研究内容及结构	第16-19页
1.3.1 研究内容和解决的关键技术	第16-18页
1.3.2 本文结构	第18-19页
第二章打磨抛光检测平台的搭建	第19-25页
2.1 打磨平台的搭建与设计流程	第19-21页
2.2 视觉检测平台的搭建与设计流程	第21-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章打磨工件的自动跟踪设计	第25-36页
3.1 相关滤波KCF跟踪器	第25-29页
3.1.1 岭回归模型学习分类器	第25-26页
3.1.2 循环矩阵	第26-27页
3.1.3 线性回归的训练	第27-28页
3.1.4 非线性核相关滤波器训练	第28-29页
3.2 改进的KCF跟踪算法设计	第29-35页
3.2.1 自适应尺度估计	第30-31页
3.2.2 质心位置预测估计	第31-32页
3.2.3 质心修正重定位	第32-33页
3.2.4 改进算法流程	第33-35页
3.3 本章小结	第35-36页
第四章打磨抛光工件视觉检测方法研究	第36-56页
4.1 工件表面缺陷视觉检测	第36-41页
4.1.1 图像的预处理	第36-38页
4.1.2 基于模糊自适应的Hough倾斜角提取	第38-39页
4.1.3 基于仿射变换的边缘检测	第39-41页
4.2 局部放大区域缺陷检测	第41-49页
4.2.1 各向异性的纹理抑制	第42-44页
4.2.2 自适应阈值的Roberts边缘检测	第44-45页
4.2.3 快速中值滤波与数学形态学消噪	第45-48页
4.2.4 缺陷位置的精确筛选	第48-49页
4.3 工件表面粗糙度视觉检测	第49-55页
4.3.1 非接触式光切法检测	第50-52页
4.3.2 工件粗糙度图像的处理	第52-55页
4.4 本章小结	第55-56页
第五章相关算法的实验验证与分析	第56-64页
5.1 改进的KCF跟踪算法实验分析	第56-59页
5.2 视觉检测算法实验分析	第59-63页
5.3 本章小结	第63-64页
总结与展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
攻读学位期间发表的论文	第70-72页
致谢	第72页

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