声明
摘要
第1章 绪论
1．1 课题研究背景及意义
1．1．1 课题背景
1．1．2 研究意义
1．2 机器视觉检测技术综述
1．2．1 机器视觉检测系统研究现状
1．2．2 视觉检测算法研究现状
1．3 常见圆钢表面缺陷介绍
1．4 存在的主要问题
1．5 本课题的研究内容
第2章 圆钢表面缺陷检测系统总体设计与成像特征分析
2．1 图像采集系统设计
2．1．1 总体方案设计
2．1．2 系统硬件的选取
2．2 图像采集实验
2．2．1 图像采集装置介绍
2．2．2 图像采集实验
2．2．3 圆钢表面成像结果分析
2．3 圆钢表面图像特征分析
2．3．1 圆钢表面图像整体特征分析
2．3．2 缺陷图像特征分析
2．4 本章小结
第3章 圆钢表面图像预处理算法研究
3．1 圆钢表面图像提取
3．2 圆钢表面图像噪声分析
3．2．1 图像噪声来源
3．2．2 图像退化模型
3．2．3 图像噪声模型
3．3 圆钢表面图像噪声处理算法研究
3．3．1 噪声处理算法概述
3．3．2 噪声处理结果与分析
3．3．3 圆钢表面图像低通滤波降噪研究
3．4 本章小结
第4章 圆钢表面凹坑缺陷检测算法研究
4．1 凹坑表面图像特点分析
4．2 基于三角函数和韦伯对比度的凹坑缺陷检测改进算法
4．2．1 算法改进
4．2．2 三角函数的选取及阈值分析
4．2．3 实验结果分析
4．3 基于下包络韦伯对比度的凹坑缺陷检测算法
4．3．1 韦伯定律
4．3．2 LEWC的提出
4．3．3 LEWC检测算法
4．3．4 实验结果和讨论
4．4 本章小结
第5章 圆钢表面多类缺陷检测算法研究
5．1 各类型缺陷的图像共同特征分析
5．2 基于局部环形对比度的圆钢表面缺陷检测算法
5．2．1 局部环形背景的概念
5．2．2 局部环形对比度的概念
5．2．3 阈值分析
5．2．4 LAC圆钢表面缺陷检测算法
5．2．5 实验结果和讨论
5．3 本章小结
第6章 圆钢表面缺陷视觉检测算法测试实验
6．1 检测系统软件模块
6．1．1 软件系统介绍
6．1．2 软件二次开发
6．2 离线测试
6．2．1 弱光条件
6．2．2 强光条件
6．3 在线测试
6．4 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的学术论文
