基于机器视觉的继电器底座检测系统的研究

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基于机器视觉的继电器底座检测系统的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-21页
  1.1 视觉检测系统的研究背景与意义第13-14页
    1.1.1 研究背景第13-14页
    1.1.2 研究意义第14页
  1.2 视觉检测技术的发展现状和趋势第14-18页
    1.2.1 国外的发展现状和应用第14-17页
    1.2.2 我国的发展现状和趋势第17-18页
  1.3 本文的主要研究思路第18-21页
第二章 检测系统的整体设计第21-33页
  2.1 检测系统的设计要求第21-22页
    2.1.1 图像缺陷检测要求第21-22页
    2.1.2 图像尺寸测量要求第22页
  2.2 检测系统的总体设计方案第22-23页
  2.3 检测系统的机械结构介绍第23-25页
  2.4 机器视觉设备系统硬件选型第25-31页
    2.4.1 工业相机的选型第25-27页
    2.4.2 镜头的选型第27-28页
    2.4.3 光源的选型第28-30页
    2.4.4 其他硬件设备第30-31页
  2.5 视觉检测系统模块设计第31-32页
  2.6 本章小结第32-33页
第三章 图像缺陷识别算法研究第33-43页
  3.1 图像识别的前期处理第33-34页
  3.2 图像匹配方法选择第34-35页
  3.3 基于灰度值模板匹配第35-36页
  3.4 改进的灰度值模板匹配算法第36-39页
    3.4.1 归一化相关系数策略第36-38页
    3.4.2 图像金字塔分层查找策略第38-39页
    3.4.3 具有旋转和缩放匹配的稳定性第39页
  3.5 图像平移旋转变换和差分运算第39-41页
  3.6 本章小结第41-43页
第四章 图像尺寸测量算法研究第43-57页
  4.1 尺寸测量图像的预处理第43-47页
    4.1.1 图像标定第43-45页
    4.1.2 图像阈值分割第45-47页
  4.2 像素级边缘检测第47-48页
  4.3 亚像素级边缘检测方法介绍第48-49页
  4.4 改进的亚像素级边缘检测算法第49-55页
    4.4.1 矩形区域灰度值的梯度方向确定第50-51页
    4.4.2 插值方法的选择第51-54页
    4.4.3 亚像素坐标的计算第54-55页
  4.5 本章小结第55-57页
第五章 检测系统功能模块的设计开发第57-73页
  5.1 软件系统框架设计第57-59页
    5.1.1 主界面初始化第58-59页
    5.1.2 功能下拉菜单第59页
  5.2 相机控制模块设计第59-62页
    5.2.1 相机连接第59-60页
    5.2.2 图像采集第60-61页
    5.2.3 相机参数设置第61-62页
  5.3 创建模板模块设计第62-63页
  5.4 缺陷识别模块设计第63页
  5.5 尺寸测量模块设计第63-65页
  5.6 系统实验结果分析第65-71页
    5.6.1 匹配精度和检测时间第65-67页
    5.6.2 尺寸测量精度和检测时间第67-70页
    5.6.3 系统整体结果显示第70-71页
  5.7 本章小结第71-73页
第六章 工作总结与展望第73-75页
  6.1 工作总结第73页
  6.2 研究展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
攻读硕士学位期间取得的相关科研成果第80页

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