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摘 要
Abstract
目 录
1. 绪论
1.1选题背景、研究目的和意义
1.2工业图像检测系统国内外现状
1.2.1机器视觉检测系统研究现状
1.2.2表面缺陷检测算法的研究现状
1.3本文的主要研究内容
1.4论文框架介绍
2. 视觉检测系统的工作原理与相关技术研究
2.1 机器视觉检测系统的工作原理
2.2 图像处理技术在视觉系统中的应用研究
2.2.1图像预处理
2.2.2形态学处理
2.3 Caffe深度学习框架
2.3.1卷积神经网络
2.3.2卷积层
2.3.3下采样层
2.3.4全连接层
2.3.5经典CNN网络结构
3.系统设计与实现
3.1 矽钢片缺陷检测系统设计
3.1.1矽钢片缺陷检测系统总体架构设计
3.1.2矽钢片缺陷检测系统功能模块设计
3.2 图像采集系统
3.3 图像处理系统
3.3.1 网络带宽匹配分析
3.3.2 AlexNet网络结构及模型训练
3.4 矽钢片缺陷检测系统
3.5 现场实测效果及分析
4.关键技术与算法改进
4.1 缺陷边缘提取算法研究
4.1.1一阶导数算子
4.1.2二阶微分算子
4.1.3 Canny边缘检测
4.1.4改进动态阈值法提取缺陷轮廓
4.1.5对比分析
4.2 图像成像质量补偿算法研究
4.2.1直方图均衡化
下图左边部分为原图的直方图，右部分为直方图增强后图像的直方图：
4.2.2基于Laplacian算子的图像增强
下图左部分为原图的直方图，右部分为Laplacian增强后图像的直方图：
4.2.3基于Log对数的图像增强
下图左部分为原图的直方图，右部分为Log增强后图像的直方图：
4.2.4基于伽马变换的图像增强
下图左部分为原图的直方图，右部分为伽马增强后图像的直方图：
4.2.5改进多尺度Retinex算法
4.2.6对比分析
5.总结与展望
5.1总结
5.2展望
参考文献
致 谢
