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第一章 绪论
1.1 机器视觉概述
1.2 机器视觉在国内外的应用现状
1.3 机器视觉的发展趋势
1.4 金属表面缺陷检测现状及意义
1.5 Ni-Fe-B工件表面缺陷与检测要求
1.6 本文的主要工作和内容安排
第二章 Ni-Fe-B工件表面缺陷检测系统方案设计
2.1 引言
2.2 Ni-Fe-B缺陷分析
2.3 检测系统的设计方案
2.3.1 系统原理与系统组成
2.3.2 软件系统工作流程设计
2.4 小结
第三章 硬件系统的分析、论证与设计
3.1 引言
3.2 图像采集系统
3.2.1 相机选型
3.2.2 镜头选择
3.3 照明系统方案设计和光源的选择
3.3.1 判断光源好坏的标准
3.3.2 光源照明分类及其分析
3.3.3 光源选择
3.3.4 光源方案设计
3.4 PLC控制系统
3.5 I/O控制部分
3.6 小结
第四章 表面缺陷图像检测方法与算法研究
4.1 引言
4.2 图像的预处理
4.2.1 滤波器
4.2.2 边缘检测
4.2.3 工件定位
4.3 模板匹配算法
4.4 SSDA图像匹配算法
4.5 改进的SSDA算法
4.5.1 二次匹配误差算法
4.5.2 基于边缘点特征的自适应阈值SSDA算法
4.6 ROI坐标变换和ROI内判别方法
4.6.1 坐标偏移变换
4.6.2 ROI区域选定和判别方法
4.7 区域分割实现图像的二值化
4.7.1 全局阈值分割
4.7.2 最大类间方差法
4.7.3 适合本系统的全局阈值分割
4.8 Blob分析
4.8.1 目标像素标记算法
4.8.2 Blob特性描述及其分析
4.9 试验结果及分析
4.10 小结
第五章 机器视觉软件系统的开发
5.1 引言
5.2 软件的设计原则和设计方案
5.2.1 系统设计的模块化原则
5.2.2 设计方案
5.3 平台的图像输入部分设计
5.3.1 摄像头设备初始化
5.3.2 摄像头参数设置
5.3.3 图像采集
5.4 软件图像处理部分设计
5.4.1 软件系统在线运行流程设计
5.5 软件管理部分设计
5.5.1 软件调试模式
5.5.2 模板建立
5.5.3 ROI创建
5.5.4 其它管理部分设计
5.6 小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间参加的项目和发表的论文