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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的轮毂轴承单元缺陷检测
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基于机器视觉的轮毂轴承单元缺陷检测
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景与意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 机器视觉技术研究状况第13-14页
        1.2.2 轴承单元缺陷研究现状第14-17页
    1.3 主要研究内容第17-18页
第2章 轮毂轴承单元缺陷检测系统总体设计第18-25页
    2.1 轮毂轴承单元常见缺陷分析第18-21页
        2.1.1 轮毂轴承工作原理及生产工艺第18-19页
        2.1.2 视觉检测主要内容第19-21页
    2.2 机器视觉系统一般工作流程第21-22页
    2.3 检测系统原理和流程第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 系统硬件设计和相机标定第25-44页
    3.1 图像采集模块第25-33页
        3.1.1 相机的选型第26-28页
        3.1.2 镜头的选型第28-31页
        3.1.3 光源的选型第31-33页
    3.2 转动机构模块第33-34页
    3.3 相机的标定第34-43页
        3.3.1 相机标定原理第34-40页
        3.3.2 相机标定第40-43页
    3.4 本章总结第43-44页
第4章 轮毂轴承单元图像识别算法第44-69页
    4.1 轮毂轴承单元检测内容第44页
    4.2 轮毂轴承单元内外圈直径检测第44-54页
        4.2.1 Blob分析第44-46页
        4.2.2 边缘检测第46-52页
        4.2.3 圆拟合第52-53页
        4.2.4 轮毂轴承单元内外圈直径算法设计第53-54页
    4.3 轮毂轴承单元字符检测第54-60页
        4.3.1 极坐标转换第55-57页
        4.3.2 字符提取第57-58页
        4.3.3 字符分割第58页
        4.3.4 .多层感知分类器(MLP)第58-60页
        4.3.5 .字符识别第60页
    4.4 轮毂轴承内表面缺陷检测第60-68页
        4.4.1 二值图像基本形态学第60-61页
        4.4.2 内表面ROI的提取第61-63页
        4.4.3 Otsu法识别点蚀缺陷第63页
        4.4.4 图像傅里叶变换第63-65页
        4.4.5 滤波器设计第65-66页
        4.4.6 划痕缺陷定位与识别第66-68页
    4.5 本章总结第68-69页
第5章 系统软件设计与测试第69-81页
    5.1 轮毂轴承单元检测系统软件总体结构第69-71页
        5.1.1 软件开发环境简介第69-70页
        5.1.2 软件主要功能模块第70-71页
    5.2 功能设计与实现第71-75页
        5.2.1 相机参数设置和图像采集第71页
        5.2.2 图像识别第71-73页
        5.2.3 人机交互第73-74页
        5.2.4 结果显示第74-75页
    5.3 测试实验第75-80页
        5.3.1 内外圈直径检测第75-77页
        5.3.2 字符检测第77-78页
        5.3.3 内表面缺陷检测第78-80页
    5.4 本章总结第80-81页
第6章 结论第81-83页
    6.1 本文总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第90-91页
附页第91-92页

 
 
论文编号BS4589820,这篇论文共92
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