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基于机器视觉的厚壁钢管端面缺陷检测的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | ABSTRACT | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第11-15页 | | 1.1 课题背景和研究意义 | 第11-12页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 | | 1.3 课题来源 | 第13页 | | 1.4 课题研究内容 | 第13-14页 | | 1.5 本章小结 | 第14-15页 | | 第二章 厚壁钢管端面缺陷检测系统总体设计 | 第15-22页 | | 2.1 端面缺陷图像采集系统 | 第16-19页 | | 2.1.1 光源及照明方式的选择 | 第16-18页 | | 2.1.2 相机和镜头的选择 | 第18-19页 | | 2.2 钢管端面图像处理系统 | 第19-20页 | | 2.3 缺陷识别分类系统 | 第20页 | | 2.4 厚壁钢管产品端面缺陷分析 | 第20-21页 | | 2.5 本章小结 | 第21-22页 | | 第三章 厚壁钢管端面图像处理及尺寸的检测 | 第22-56页 | | 3.1 厚壁钢管端门图像的特点分析 | 第22-24页 | | 3.2 图像的滤波 | 第24-28页 | | 3.2.1 常用的滤波方法 | 第24-27页 | | 3.2.2 实验测试与分析 | 第27-28页 | | 3.3 图像的分割 | 第28-45页 | | 3.3.1 图像分割的总体流程分析 | 第28-29页 | | 3.3.2 基于阈值的厚壁钢管倒角区域的分割 | 第29-30页 | | 3.3.3 厚壁钢管端面内外径的测量及偏心的判断 | 第30-39页 | | 3.3.4 厚壁钢管端平面区域的分割 | 第39-40页 | | 3.3.5 厚壁钢管端平面中缺陷区域的分割 | 第40-45页 | | 3.4 图像的合并与联通 | 第45-55页 | | 3.4.1 缺陷区域的合并处理 | 第45-49页 | | 3.4.2 缺陷区域的联通处理 | 第49-55页 | | 3.5 本章小结 | 第55-56页 | | 第四章 厚壁钢管端面缺陷的分类及识别 | 第56-74页 | | 4.1 缺陷区域的特征描述 | 第56-58页 | | 4.2 缺陷特征的选取与提取 | 第58-61页 | | 4.3 缺陷区域分类算法的研究 | 第61-72页 | | 4.3.1 基于支持向量机的缺陷分类 | 第62-65页 | | 4.3.2 基于神经网络的缺陷分类 | 第65-68页 | | 4.3.3 分类器的设计与实验测试 | 第68-72页 | | 4.4 检测软件的实现 | 第72-73页 | | 4.5 本章小结 | 第73-74页 | | 总结与展望 | 第74-76页 | | 参考文献 | 第76-80页 | | 攻读学位期间获得的学术成果 | 第80-82页 | | 致谢 | 第82页 |
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论文编号BS4338303，这篇论文共82页
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