一、图像处理技术在CCL表面缺陷自动检测中的应用（论文文献综述）
冯超[1]（2021）在《基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究》文中研究指明近年来,随着图像传感器技术及图像处理算法的日趋成熟,机器视觉检测技术在检测精度大幅提升的同时,其自动化检测生产线的成本大幅下降,这使得机器视觉检测技术在生产和生活的各个领域中得到广泛应用。但由于被检测物体种类丰富多样,表面特性变化多端,导致机器视觉缺陷检测技术在某些对光源要求严格的低适光性物体表面缺陷检测的应用中存在一定困难。为此,本文以高纹理物体表面和高反光曲面等低适光性表面为主要研究对象,设计了基于空间全角度扫描光源的缺陷检测系统,对低适光性表面缺陷检测进行了相关研究,主要研究内容如下:根据被检测物体表面三维结构的差异及表面缺陷对光照方向敏感的特性,对低适光性平面和低适光性曲面缺陷检测原理进行了研究,设计了系统检测方案,明确了检测系统的工作流程、照明方案、控制方案及图像处理算法框架,并对实验对象进行了详细的分析,确定了针对不同低适光性物体表面缺陷检测的技术方案。针对缺陷检测系统对照明光源入射角度的严格要求,设计了一种可提供空间各方位入射角度光束的全角度扫描光源,以LED发光单元为最小发光单位,设计了球面空间发光单元的均匀分布方案和空间全角度扫描光源的控制方案,并完成了检测系统软硬件平台的开发,搭建了空间全角度扫描光源缺陷检测系统实验平台。为得知空间全角度扫描光源系统中各LED单元的光源位置和主光轴方向等信息,建立了LED发光单元的锥形光照模型,研究了基于高反射球的位置标定方法和基于标准朗伯平面的主光轴标定方法,为提高主光轴方向标定精度,提出了一种基于朗伯平面双椭圆拟合的锥形光束主光轴标定方法,并对空间全角度扫描光源进行了测试,对缺陷检测系统的功能进行了验证。利用所搭建的空间全角度扫描光源缺陷检测系统实验平台,对高纹理平面和高反光曲面缺陷检测进行了相关研究,以具有特定方向磨削纹理的不锈钢压粉模具端面和具有喷砂纹理的黑色喷砂氧化铝板等高纹理表面为研究对象,设计了针对高纹理表面缺陷检测的系统照明方案,并开发了图像处理算法,实验结果表明,本文所提出的基于空间全角度扫描光源的缺陷检测方法对黑色喷砂氧化铝板缺陷的综合检出率可达94.7%,对高纹理表面缺陷检测的效果较常规光源检测有较大提升。以镀铝反射镜平凹柱面和轴承钢球面等高反光曲面为研究对象,设计了针对高反光曲面缺陷检测的系统照明方案,并开发了图像处理算法,实验结果表明,本文所提出的基于空间全角度扫描光源的缺陷检测方法对反射镜表面各类缺陷综合检出率可达97.9%,对钢球表面各类缺陷综合检出率可达96.1%,不仅可有效解决高反光曲面引起检测盲区问题,并对曲面各种微缺陷具有良好的检测能力。
李胜平[2]（2021）在《基于柔性阵列涡流的旋压筒体缺陷自动检测研究与实现》文中认为在现代工业及军事应用等领域,存在着多种类型的机械构件缺陷造成的安全问题,如金属件锻造塑形过程中产生的辊印、氧化、麻点、气泡、折迭、拉伸裂纹等。由于缺陷往往较为细小或出现在浅表面,使得缺陷难以通过人工有效排查。在军事、核能及航天领域,机械构件运行在高温高压环境下时,机械容易出现应力集中及交变载荷,易引发构件疲劳断裂,在不经意间易酿成重大安全事故。因此对相关重大安全领域机械产品结构出厂前及运行过程中周期性地缺陷无损检测至关重要。本文基于国内旋压壳体表面缺陷自动化无损检测的需求。根据测试对象的特征及检测目标提出一个能够自动化对金属旋压筒体进行表面自动化无损检测的自动测试系统,该系统主要功能为对被测件自动化上下载、扫描、识别及缺陷定位和报表导出,并在此前提下实现单一平台的总控功能。本文主要研究如下:1.分析目标检测对象的特征,研究国内外现有的相关无损检测方法,选择并讨论具体检测方式及系统框架。根据所选择的测试方式,研究其基础原理并设计系统框架结构以及分析检测可能出现的重难点问题。2.根据设计的系统框架,选则适合该对象检测的无损检测仪器,以及根据实际检测缺陷特征实验并计算检测参数。确定实际系统运行逻辑,并据此设计基于MVC的三层逻辑架构自动测试系统软件。3.对实际采集的检测数据特征分析,根据频谱和数据特征使用数据统计方式过滤背景整体提离干扰。通过对涡流磁场在缺陷中的分布进行仿真及对实际检测数据图像分析,使用数学形态学方式逐步过滤数据中的各种抖动提离及噪声干扰,并通过基于计算机数据结构的方法进行缺陷的定位。4.对系统进行实际测试,通过对不同型号标准样件的实际上下料进行运行可靠性测试,并就不同尺寸深度的标准缺陷检测系统缺陷分辨及定位能力,判断该系统设计、运行、检测三方面是否符合实际测试要求。从理论分析到设计论证及实验验证,可以判定本基于柔性涡流阵列的旋压筒体自动化无损检测系统能够自动化检测及尺寸从直径300mm到400mm,长度从1000mm到2000mm旋压筒体,并识别筒体中尺寸大于等于0.13mm的缺陷,该指标能够较好地符合实际测试目标。
李晨曦[3]（2021）在《基于机器视觉的环状工件快速检测系统研究》文中认为随着科技发展,工业信息化和智能化的趋势愈发明显。在机械加工行业,基于机器视觉的非接触式表面检测技术得到广泛的应用,但仍存在一定局限性,测量精度和检测速度难以兼顾。本文以环状工件为研究对象,研究自动化快速生产场景下,环状工件的圆心准确定位问题,尺寸测量问题以及表面缺陷检测问题。在此基础上,本文研制一套通用的圆环类工件检测系统,开发圆环类工件的软件检测平台,实现多规格、高精度、实时检测的检测目的。论文主要研究工作如下:（1）根据环状工件以及检测任务需要,设计搭建光学成像系统。（2）对常用的圆检测技术进行分析研究,并通过对最小二乘法的迭代优化,实现圆心的快速精确定位。（3）针对圆环工件,设计并实现尺寸测量方案以及压扁、腐蚀、错位、缺失、毛刺等表面缺陷的检测方案。（4）自主开发软件框架及实现相关功能,并搭建圆环工件快速检测系统。在经过研发、测试、调试优化后,本系统实现在每分钟500个的速度下,圆环类工件的尺寸测量和表面缺陷检测,其中尺寸参数的测量精度达到0.05mm,表面缺陷误检率、漏检率均在2%以内,检测准确率达到98%以上,可持续稳定工作12h以上。本系统已通过企业验收,在生产车间中得到使用,具有较高的实用价值。
李雪松[4]（2021）在《基于机器视觉的机械零件在位检测技术的研究与实现》文中指出随着科学和生产技术的进步,自动化程度不断升级,机器视觉也在检测中发挥着越来越重要的作用,代替人工保证了高效快速可重复性的工作,在实际生产生活中有广阔前景。本文在分析了机器视觉在现代生产中应用的研究基础上,对机械零件在生产线上进行在位检测进行研究。本文以齿轮和涂层展开板为研究对象,对其进行流水线上的在位检测。对在位检测系统进行总体方案设计,详细设计了硬件系统基本结构,包括相机、镜头、光电开关、My-Rio、气缸和暗箱等,进行硬件系统的选型及搭建,设计了图像采集和光源照明系统方案;提出图像预处理方案,在图像预处理中,通过图像滤波,图像分割,边缘检测等步骤,得到图像清晰的边缘。介绍了相机成像原理,对齿轮进行合格性检测,提出涂层展开板直线自动分区的检测方法,根据谱带形状及灰度特征进行自动分区检测,提出多项式插值与最小二乘回归拟合相结合来求取各点坐标,将Labview和Matlab相结合实现混合编程,将检测得到的数据通过RS232传输到数控机床进行实时加工。对齿轮和涂层展开板进行现场实验测试,将人工检测与在位检测系统的结果进行对比,并对实验结果进行分析,对实验过程中的环境误差、硬件误差、软件误差及加工过程中的误差进行分析及优化。本文所研究的基于机器视觉机械零件在位检测技术,创新之处是将Labview与Matlab相结合,进行混合编程,并设计了基于几何形状与灰度特征相结合的自动分区方法,同时设计了多项式插值法与最小二乘回归相结合的拟合法,机床得到检测数据进行实时加工,能够实现快速识别及精确计算,具有较高的检测精度及检测速度。
魏秀琨,所达,魏德华,武晓梦,江思阳,杨子明[5]（2021）在《机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述》文中进行了进一步梳理城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.
董建伟[6]（2020）在《基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测》文中指出香梨表面缺陷检测是库尔勒香梨产业发展中的一个重要环节。本文以库尔勒香梨表面缺陷为研究对象,采用多光谱图像技术对库尔勒香梨表面缺陷检测做了相关研究。水果是人们日常饮食中不可或缺的一部分,也是食品质量安全问题的高发领域。传统外观品质检测主要依靠自主人工检测或机器检测,人工检测时,人的目视测量和分级会因工作强度、个人判别方法的不同等产生错分误分。传统的机器检测价格高昂、体积笨重,仅限于一些水果大小、纹理、表面颜色的检测。但不能对皮薄肉厚的库尔勒香梨纹理、表面缺陷和颜色等作出评价。为解决这一问题,本文研究了基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测,借助采集的库尔勒香梨图像提取库尔勒香梨表面缺陷,建立起快速高效的缺陷检测方法。论文在以图像处理的基本理论与方法进行研究的基础上,对采集的库尔勒香梨图像进行细致分析处理。结合二值图像和多光谱五通道图像,利用图像中值滤波进行降噪处理、图像阈值分割、采用二级小波分解增强对图像进行增强处理。利用边缘检测算法进行Canny边缘检测、图像数学形态学腐蚀、膨胀处理、外部轮廓提取,选择带有缺陷区域的结果图像,统计缺陷区域内的像素数以便计算缺陷面积。以缺陷面积作为主要判别依据,按照国标GB/T19859-2005规定:选定缺陷面积大于0.8cm2作为缺陷果的判别依据。对50个库尔勒正常香梨和50个缺陷香梨进行缺陷面积判别,正常香梨缺陷面积判别准确率为100%,缺陷香梨缺陷面积判别准确率为92%。系统检测缺陷结果基本稳定,能够保证较高的准确率。针对本文提出算法,在基于多光谱分析软件（Architector Vision Suit-1.9.0）和图像处理软件MATLAB R2014a（美国Mathworks）环境下搭建的库尔勒香梨表面缺陷检测系统中。研究了疤痕、病斑、虫咬、表面碰压伤、机械损伤、果锈六种香梨表面缺陷情况。探究了动态与静态检测下缺陷图像的采集、以及多光谱相机各个通道下的缺陷识别率,并且分析了不同通道下图像缺陷提取效果和各缺陷识别率高低原因。研究结果发现香梨表面的缺陷与可见光的范围是与之相关的,梨属于蔷薇科梨属水果,内部的组织和成分因不同缺陷,导致在一些波长处有明显的差异。而多光谱相机各通道所对应可见光的范围与香梨表面的颜色是相关的,成功解决了各通道下缺陷识别率不同的原因。本文提出的基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测方法,处理图像耗时短,缺陷提取具有较高准确性。满足实际应用,可用于库尔勒香梨的实时表面检测。
陈麒麟[7]（2020）在《阀板表面缺陷视觉检测技术研究》文中研究表明阀板是汽车空调压缩机中重要的基础零件,其表面的缺陷会直接影响整个系统的正常工作和使用寿命,在出厂前对阀板进行缺陷检测是很有必要的。目前阀板表面缺陷的检测主要停留在人工检测的阶段。人工检测不仅耗时耗力,而且阀板上的多种细微缺陷肉眼难以发现,随着自动化技术的发展以及阀板生产企业的实际需要,设计制作一套阀板缺陷自动检测系统是很有实际意义的。阀板表面有一道道走向一致、深浅不一的磨削刀纹。刀纹对不同角度光源的反光会严重影响图像的质量。目前,机器视觉在零件表面缺陷检测的应用已经非常广泛,但是对于阀板这一类刀纹反光严重影响图像质量的零件还没有完善的检测方法。为克服刀纹反光对检测过程的影响,旨在设计制作一套阀板缺陷自动检测系统,做了如下工作:1、根据阀板表面缺陷的特征和分布特点,将缺陷分为磨边、划痕、压坑、麻点、缺肉五大类。根据质量检测标准的精度要求选择合适的光源、相机、镜头、计算机等硬件设备。2、通过观察各种打光方式下采集的阀板图像发现,平面光照下阀板整体区域清晰、轮廓明显,但部分细微缺陷难以被发现,仅靠平面光源极易造成漏检;低角度的平行光源（后文简称“有向光”）可以有效突出细微缺陷特征。但是,当有向光与刀纹呈某些特殊角度时,刀纹反光会使图像出现亮斑或过暗情况。针对以上情况,设计了一种平面光与有向光结合的打光方式,以利用两种光源各自的优势。3、根据光源、相机摆放位置设计了一套硬件系统,实现了自动打光、图像采集及保存、缺陷提取、运动控制等功能。针对刀纹反光,寻找反光规律通过实时调整相机曝光时间确保阀板区域平均灰度在合适的范围。4、根据缺陷分布特点和不同打光方式下的反光特性,设计了一种平面光检测与有向光检测结合的检测方式。针对图像中无法消除的亮斑,提出了一种基于边缘线寻找缺陷的方法:根据灰度异常区域与边缘线的位置、方向判断该异常是缺陷引起还是由亮斑引起,有效避免了误检。5、设计开发了一套阀板表面缺陷检测的程序,实现了操作人员通过软件的图形界面控制检测系统进行图像采集、灯光切换、缺陷检测、参数设置、图像存储等。6、设计试验对照组,制定检测标准并通过实验测试系统。将实验结果与检测标准对照,记录检测时间,评估系统性能。实验发现,检测系统稳定性良好,检测速度略低于人工,检测精度高,符合实际生产需要,同时本系统用到的检测算法为阀板这一类冲压磨削平板类零件的表面缺陷检测提供了新思路。
陈航[8]（2020）在《无纺布缺陷自动检测技术研究》文中提出近些年来,各种高传染,高致病性公共卫生问题频发,从2014年非洲爆发的埃博拉病毒到2019年底蔓延全球的新型冠状病毒,无一不极大的危害了人类社会的发展以及市民的身体健康。为了获得足够的防护,各种医用卫生用品的需求量激增,据统计,新冠肺炎爆发期间,国内的口罩单日产量可达7600万只,其数量十分庞大,却依旧无法完全满足国内需求。不难发现,在我国口罩等个人卫生防护用品的生产占据着很大的市场,因此围绕着相关产品的生产过程进行的学术研究和项目开发有着极其重要的意义与价值,本文基于此考虑,将研究重点聚焦于无纺布的异物缺陷检测上。无纺布是口罩,手术帽等一次性医用耗材的生产原料,由于运输过程和保存环境无法完全保证纯净,因此其表面可能存在一些异物缺陷,本文特指头发和虫子两类缺陷。生产企业需要将这些异物缺陷筛除,否则后续产品的品质将受到极大的影响,并造成巨大的经济损失。过去企业生产通常使用传统的人工目检方式进行缺陷的检测,但这种方式效率低,精度低且会花费较高的人工费用,目前已渐渐被企业淘汰。本文基于以上现状,同时针对无纺布缺陷的特性,分别提出基于传统机器学习和深度学习的无纺布缺陷检测算法,并设计了一套有效的硬件和软件平台,实现了对无纺布缺陷的在线自动检测。本系统经过一年多的实际运行和后期修改维护,其稳定性,准确性,实时性等指标已完全符合企业生产要求。本文主要研究内容如下:基于计算机视觉与机器学习知识,提出基于最优Gabor滤波器的无纺布缺陷检测机器学习算法,分别对虫子和头发缺陷图片使用最大一维熵和最大方差选取最优Gabor滤波器的方向和频率尺度,通过计算无纺布图像缺陷的最小外接矩形的长度,宽度,缺陷占空比,图像能量,熵的参数构建特征向量,构造自制无纺布缺陷数据集,训练XGBoost模型,在测试集上得到了0.824的F1值。基于深度学习知识,提出基于MobileNet-V2网络模型的无纺布缺陷检测方法,制备无纺布缺陷数据集进行模型训练,针对制备过程中出现的训练数据过少问题,使用图像旋转,平移等图像处理方式和人工制造缺陷方式进行数据增强,利用制备好的数据集,使用预训练参数进行MobileNet-V2模型的调优。实验结果证明该缺陷检测方法在有效减少计算量的同时,可以保证较高的检测精确率和很好的实时性。在无纺布缺陷检测系统开发方面,开发了并设计了一套完整的无纺布缺陷检测系统,整套系统可以实现无纺布图像的自动采集,缺陷自动检测,并根据缺陷检测结果控制执行机构进行停机,实现对无纺布缺陷的筛出。
李俊男[9]（2020）在《机器视觉在软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中的应用》文中指出近年来,我国新能源汽车行业发展迅速,软包动力锂电池作为新兴动力电池,拥有广阔的市场需求和良好的发展前景。在软包动力锂电池生产过程中,其极耳焊缝焊接缺陷检测尤为重要,关系到动力电池成品质量和性能。但是目前对于软包动力锂电池极耳焊缝焊接缺陷检测研究甚少,为此文章将机器视觉（Machine vision）应用到软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中,提供一种可行性研究思路。检测的重难点在于如何在高反光、低对比度、多噪声的极耳焊缝图像中准确提取出焊缝,以及选取合适的特征进行分类识别。文章具体的主要内容包括以下四个方面:首先,介绍了动力电池的种类,详细分析了软包电池组成结构及其能量密度高、安全性能好、设计灵活等优点。系统阐述了公司现有软包动力电池极耳焊缝的缺陷类型,以及极耳焊缝缺陷的生成机理,为实验研究分析打下基础。其次,研究了关于极耳焊缝图像的处理方法,包括图像去噪、增强以及图像分割方法。实验分析比较了均值迭代分割、最大熵分割、基于粒子群算法的分割、Adaptive-threshold以及OTSU分割方法。针对极耳焊缝高反光、低对比度的特点,提出一种基于形态学重建与OTSU的极耳焊缝图像分割方法。通过改进多尺度结构元素进行形态学重建,结合OTSU完成极耳焊缝图像分割任务。研究结果表明:该方法适合于极耳焊缝图像分割,在保证焊缝准确提取的前提下速度也有所提高。然后,研究了极耳焊缝的特征提取与分类识别方法。主要对形状、几何特征进行特征参数提取。采用基于决策树方法和基于模板匹配算法进行极耳焊缝分类识别的研究,并结合先验特征阈值采用模板匹配法对极耳焊缝缺陷进行分类。实现极耳焊缝熔焊、焊洞、焊偏、断焊、短焊的检测识别。研究结果表明:存在缺陷重叠的极耳焊缝对决策树方法有影响,采用基于特征的模板匹配法识别精度好于前者,识别率为94%。最后,设计了极耳焊缝缺陷检测方案,完成了检测平台搭建。主要包括硬件平台和软件平台。根据极耳焊缝高反光、低对比度的特点,通过选择合适的环形光源,BASLER相机、Kowa Lens LM35HC镜头等,搭建焊缝硬件检测平台。设计软件检测平台,采用MATLAB与Lab VIEW相协调的方式实现检测任务。
茅宇琳[10]（2020）在《基于无人机采集图像的风机叶片多种表面缺陷检测研究》文中指出风能作为无污染、可再生的绿色能源,对改善国家能源结构、优化生态环境等有着积极的作用。近年来风力发电发展迅猛,叶片作为风机最重要、最核心的部件,其安全运行是确保风力发电机组稳定工作的关键因素。然而,由于工作环境恶劣,气候条件复杂等因素,导致风机叶片表面产生裂纹、涂料破损脱落及油污等严重缺陷,对风机的安全运行以及稳定发电带来不利影响。目前的风机叶片缺陷检测多为人工操作,存在成本高、效率低、主观性强以及危险性高等问题。因此,本文基于无人机采集的叶片图像数据,运用图像处理及深度学习等计算机视觉领域算法,对风机叶片多种表面缺陷的自动、精确检测展开了如下研究:（1）基于实际课题需求,对风机叶片表面缺陷检测系统总体方案及软硬件平台进行了设计与构建。通过对无人机在实际风场采集的叶片图像数据进行筛选、标注、缩放等操作,从而建立了应用于本次研究的风机叶片图像数据集。通过对训练集图像进行平移、旋转、缩放、翻转等数据增强操作,并针对图像数据集的特点,加入高斯噪声及明暗变化以扩充训练集,保证了深度学习训练模型的鲁棒性和泛化能力。（2）首先,基于传统图像处理技术以及算法流程设计,对风机叶片缺陷图像进行灰度化、图像滤波、图像阈值分割、形态学处理以及缺陷标记等操作,并针对风机叶片数据集的特点,将迭代阈值分割与形态学开闭运算相结合运用于叶片表面缺陷检测,通过实验验证了上述算法能够分别识别出离线叶片图像中的三种表面缺陷,但很难实现精确多分类的需求,且算法的鲁棒性有待提升。（3）基于多分类及高精度检测的实际需求,本文进一步利用深度学习目标检测算法对多种表面缺陷的自动检测进行了深入研究。采用基于Res Net-101特征提取网络的Cascade R-CNN作为基础检测模型,在训练时引入迁移学习思想使模型能够更快地达到收敛,并在测试过程中运用改进的k-means聚类算法以消除由于复杂背景导致的误检对检测结果产生的不利影响。实验结果表明,Cascade R-CNN可以实现对风机叶片多种表面缺陷的自动检测,具有较强的多分类及识别能力,且相比其它先进的目标检测算法它拥有更高的80.9%的检测精度m AP。（4）为了提高模型的检测精度及鲁棒性,本文通过分析风机叶片数据集中缺陷的特征,引入可变形卷积层（Deformable Convolution）及可变形对齐池化层（Deformable Ro I Align）、全局上下文特征信息融合以及PRe LU激活函数对两阶段级联网络Cascade R-CNN进行改进,提出了一种新型网络模型Contextual Aligned-Deformable Cascade R-CNN（CAD Cascade R-CNN）。通过消融实验,可以验证每种改进策略都能够有效提升模型的检测精度m AP,且使模型拥有更快的收敛速度,防止过拟合的发生。对比改进前后的模型检测结果,可以表明本文提出的CAD Cascade R-CNN的检测结果最高可达到92.1%的m AP,相比Cascade R-CNN提升了11.2%,且在提高评判阈值的情况下也具有更强的鲁棒性和定位精度。最后,以训练好的模型为基础开发了检测系统可视化用户界面以应用于风场日常检测工作。
二、图像处理技术在CCL表面缺陷自动检测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、图像处理技术在CCL表面缺陷自动检测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 机器视觉检测系统概述 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 图像处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机器视觉缺陷检测 |
| 1.3.2 表面缺陷检测算法 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 缺陷检测系统总体方案 |
| 2.1 低适光平面缺陷检测 |
| 2.1.1 低适光平面缺陷检测原理 |
| 2.1.2 不锈钢磨削表面缺陷检测分析 |
| 2.1.3 黑色喷砂氧化铝板面缺陷检测分析 |
| 2.2 低适光曲面缺陷检测 |
| 2.2.1 低适光曲面缺陷检测原理 |
| 2.2.2 镀铝反射镜平凹柱面缺陷检测分析 |
| 2.2.3 轴承钢球面缺陷检测分析 |
| 2.3 检测系统总体方案 |
| 2.3.1 表面缺陷检测流程 |
| 2.3.2 全角度扫描照明方案 |
| 2.3.3 系统分级控制方案 |
| 2.3.4 图像处理算法框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 缺陷检测系统设计 |
| 3.1 空间全角度扫描光源 |
| 3.1.1 LED点光源设计 |
| 3.1.2 LED单元空间分布方案 |
| 3.1.3 LED光源的驱动 |
| 3.1.4 空间全角度扫描光源的控制 |
| 3.2 检测系统硬件平台 |
| 3.2.1 图像采集模块 |
| 3.2.2 控制计算模块 |
| 3.2.3 检测台及支架 |
| 3.3 检测系统软件平台 |
| 3.3.1 上位机软件设计 |
| 3.3.2 下位机控制程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 光源阵列标定及系统功能验证 |
| 4.1 LED单元发光模型 |
| 4.1.1 LED点光源发光模型 |
| 4.1.2 LED单元锥形发光模型 |
| 4.2 LED单元光源位置标定 |
| 4.2.1 相机标定 |
| 4.2.2 计算球心和高光点位置 |
| 4.2.3 计算LED单元光源位置 |
| 4.3 LED单元光源主光轴标定 |
| 4.3.1 提取高亮光斑边界 |
| 4.3.2 主光轴求解 |
| 4.4 检测系统功能验证 |
| 4.4.1 空间全角度扫描光源测试 |
| 4.4.2 检测系统功能验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高纹理平面缺陷检测方法设计 |
| 5.1 不锈钢磨削表面缺陷检测 |
| 5.1.1 方位扫描照明方案设计 |
| 5.1.2 图像处理算法 |
| 5.1.3 检测结果对比与分析 |
| 5.2 黑色喷砂氧化铝板表面缺陷检测 |
| 5.2.1 低角度环形扫描照明方案设计 |
| 5.2.2 图像处理算法 |
| 5.2.3 检测结果对比与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 高反光曲面缺陷检测方法设计 |
| 6.1 镀铝反射镜平凹柱面缺陷检测实验 |
| 6.1.1 组合扫描照明方案设计 |
| 6.1.2 图像处理算法 |
| 6.1.3 检测结果与分析 |
| 6.2 轴承钢球表面微缺陷检测实验 |
| 6.2.1 环形扫描照明方案设计 |
| 6.2.2 图像处理算法 |
| 6.2.3 检测系统参数的确定 |
| 6.2.4 钢球表面微缺陷检测结果 |
| 6.3 球面微缺陷检测照明方案优化 |
| 6.3.1 照明方案优化 |
| 6.3.2 照明方案优化后微缺陷检测结果 |
| 6.4 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录 Ⅱ:空间全角度扫描光源标定结果 |
（2）基于柔性阵列涡流的旋压筒体缺陷自动检测研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无损检测技术研究现状 |
| 1.2.2 涡流检测的工业化应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织架构 |
| 第二章 自动检测系统功能分析及总体方案设计 |
| 2.1 旋压筒体及其缺陷特征分析 |
| 2.2 阵列涡流无损检测理论研究 |
| 2.2.1 涡流检测原理 |
| 2.2.2 涡流阵列检测理论研究 |
| 2.3 涡流自动检测系统总体方案设计 |
| 2.4 拟解决关键问题分析 |
| 2.4.1 机械主轴回转误差造成的提离 |
| 2.4.2 机械抖动干扰 |
| 2.4.3 旋压筒体表面纹理干扰 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 涡流自动化检测系统软硬件平台设计 |
| 3.1 系统结构与逻辑 |
| 3.1.1 系统结构设计 |
| 3.1.2 系统运行逻辑设计 |
| 3.2 系统硬件结构设计及阵列涡流检测参数选择 |
| 3.2.1 旋压筒体自动检测平台设计 |
| 3.2.2 内、外侧探头定位装置设计 |
| 3.2.3 涡流阵列探头激励频率选择 |
| 3.2.4 涡流阵列探头激励电压选择 |
| 3.2.5 系统采样率选择 |
| 3.3 上位机主控软件设计及实现 |
| 3.3.1 自动控制系统软件设计需求及目标 |
| 3.3.2 自动控制软件总体方案设计 |
| 3.3.3 自动控制软件架构设计 |
| 3.3.4 自动控制软件设计模式实现 |
| 3.3.5 自动控制软件功能的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于阵列涡流的旋压筒体缺陷自动识别方法研究 |
| 4.1 旋压筒体涡流阵列数据特征分析 |
| 4.2 涡流阵列检测数据背景干扰滤波算法 |
| 4.2.1 涡流阵列检测数据频域分析 |
| 4.2.2 基于频域自适应窗口的独立通道中值滤波背景归一化算法 |
| 4.2.3 基于数据统计的背景平滑滤波算法 |
| 4.2.4 自适应中值滤波算法 |
| 4.3 基于数学形态学方法的缺陷特征增强方法 |
| 4.3.1 数学形态学基本运算 |
| 4.3.2 基于顶帽变换及底帽变换的图像增强方法 |
| 4.3.3 基于开、闭操作的噪点过滤方法 |
| 4.4 基于阵列涡流的旋压筒体缺陷自动识别方法验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 检测系统功能验证及结果分析 |
| 5.1 阵列涡流检测系统的验证 |
| 5.1.1 阵列涡流检测系统硬件功能验证 |
| 5.1.2 列涡流检测系统上位机软件功能验证 |
| 5.2 标准缺陷检测功能验证 |
| 5.2.1 缺陷识别准确性验证 |
| 5.2.2 不同尺寸筒体检测可靠性验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于机器视觉的环状工件快速检测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉的研究现状 |
| 1.2.2 工件表面检测技术的发展现状 |
| 1.2.3 常用的模式识别方法 |
| 1.3 主要内容和组织结构 |
| 2 成像采集环境搭建 |
| 2.1 光学成像部件选型 |
| 2.1.1 光源与照明方式选择 |
| 2.1.2 工业相机与镜头选择 |
| 2.2 成像采集装置搭建 |
| 2.2.1 表面缺陷采集装置 |
| 2.2.2 尺寸测量采集装置 |
| 2.3 标定方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 图像处理与圆检测算法研究 |
| 3.1 图像滤波算法 |
| 3.1.1 滤波算子简介 |
| 3.1.2 去噪效果比较 |
| 3.2 图像分割与形态学处理 |
| 3.2.1 阈值分割 |
| 3.2.2 形态学处理 |
| 3.3 边缘检测算法 |
| 3.3.1 边缘检测算子 |
| 3.3.2 边缘检测效果对比 |
| 3.3.3 边缘提取 |
| 3.4 圆检测算法 |
| 3.4.1 质心法及其优化 |
| 3.4.2 霍夫圆变换 |
| 3.4.3 最小二乘法及其优化 |
| 3.4.4 圆检测效果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 表面检测算法研究 |
| 4.1 表面缺陷分类 |
| 4.2 尺寸测量方案的设计与实现 |
| 4.2.1 圆参数测量方案 |
| 4.2.2 高度测量方案 |
| 4.3 表面缺陷检测方案设计与实现 |
| 4.3.1 检测方案概述 |
| 4.3.2 压扁、划痕缺陷的检测方案 |
| 4.3.3 腐蚀缺陷的检测方案 |
| 4.3.4 错位缺陷的检测方案 |
| 4.3.5 毛刺、缺失缺陷的检测方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 整体系统实现与测试分析 |
| 5.1 检测系统概述 |
| 5.1.1 系统指标 |
| 5.1.2 检测系统流程 |
| 5.1.3 软件平台简介 |
| 5.2 系统流程优化 |
| 5.3 系统性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）基于机器视觉的机械零件在位检测技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 机械零件检测技术研究现状 |
| 1.3 机器视觉检测技术研究现状 |
| 1.4 基于机器视觉的在位检测技术研究现状 |
| 1.5 本文研究内容和研究路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 第2章 基于机器视觉的机械零件在位检测系统 |
| 2.1 系统的特点及功能 |
| 2.2 系统总体架构 |
| 2.3 系统的硬件组成 |
| 2.3.1 相机选型 |
| 2.3.2 镜头选型 |
| 2.3.3 光源选择 |
| 2.3.4 光电开关 |
| 2.3.5 My-RIO |
| 2.3.6 暗箱 |
| 2.3.7 气缸 |
| 2.4 在位检测系统设计 |
| 2.5 系统的软件介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 机械零件在位检测中的图像处理技术 |
| 3.1 图像的采集与获取 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 灰度变换 |
| 3.2.2 噪声处理 |
| 3.3 图像分割 |
| 3.4 边缘检测 |
| 3.4.1 Sobel算子 |
| 3.4.2 Canny算子 |
| 3.4.3 拉普拉斯算子 |
| 3.4.4 小波变换 |
| 3.5 最小二乘法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 在位检测系统软件设计与实现 |
| 4.1 检测系统图像标定分析 |
| 4.1.1 相机成像原理 |
| 4.1.2 相机标定 |
| 4.2 齿轮参数在位检测的实现及合格性判定 |
| 4.3 基于几何形状和灰度特征相结合的自动分区 |
| 4.4 多项式插值与最小二乘回归拟合相结合 |
| 4.5 涂层拟合直线坐标的输出及数控机床的通信连接设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验结果分析 |
| 5.1 现场测试 |
| 5.2 测试结果分析 |
| 5.3 误差分析 |
| 5.3.1 环境误差 |
| 5.3.2 硬件误差 |
| 5.3.3 软件算法误差 |
| 5.3.4 加工误差 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 机器视觉在弓/网系统状态检测中的应用 |
| 1.1 受电弓状态检测 |
| 1.1.1 受电弓磨耗检测 |
| 1.1.2 受电弓其他病害检测 |
| 1.2 接触网状态检测 |
| 1.2.1 接触网几何参数检测 |
| 1.2.2 接触网磨耗检测 |
| 1.2.3 接触网悬挂病害检测 |
| 1.2.4 接触网其它病害检测 |
| 2 机器视觉在轨道线路状态检测中的应用 |
| 2.1 扣件安全状态检测 |
| 2.2 钢轨表面病害检测 |
| 3 机器视觉在车辆状态检测中的应用 |
| 3.1 我国城市轨道交通车辆检修现状 |
| 3.2 基于机器视觉的车辆状态检测技术 |
| 4 机器视觉在车站安全监控中的应用 |
| 4.1 电扶梯安全监控中的异常行为检测 |
| 4.2 站台安全监控中的异常行为检测 |
| 5 机器视觉在轨道交通司机行为监测中的应用 |
| 5.1 基于传统行为识别算法的司机行为检测和识别 |
| 5.2 基于目标跟踪理论的司机行为检测和识别 |
| 5.3 基于深度学习的司机行为检测和识别 |
| 5.4 各类行为识别算法总结 |
| 6 总结与展望 |
| 科研团队简介 |
（6）基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 农产品品质检测的国内外研究现状 |
| 1.2.1 高光谱成像检测技术 |
| 1.2.2 拉曼光谱检测技术 |
| 1.2.3 计算机视觉检测技术 |
| 1.2.4 多光谱图像检测技术国内外发展概况 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 多光谱成像技术的理论及系统调试 |
| 2.1 多光谱相机的原理及组成 |
| 2.2 五通道多光谱相机 |
| 2.3 库尔勒香梨多光谱成像检测系统 |
| 2.3.1 照射角度可调的光源子系统 |
| 2.3.2 全方位旋转装置 |
| 2.3.3 配套图像采集卡 |
| 2.3.4 多光谱图像采集软件 |
| 2.4 多光谱成像采集系统动、静态参数设置 |
| 2.5 多光谱图像的获取 |
| 2.5.1 多光谱图像数据分析软件 |
| 2.5.2 多光谱图像采集流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多光谱图像处理方法 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.2 图像增强处理 |
| 3.3 图像分割处理 |
| 3.3.1 边缘检测 |
| 3.3.2 图像阈值分割 |
| 3.4 图像的数学形态学运算 |
| 3.4.1 膨胀运算 |
| 3.4.2 腐蚀运算 |
| 3.4.3 膨胀和腐蚀的组合运算 |
| 3.5 图像融合处理 |
| 3.6 结果与分析 |
| 3.6.1 图像预处理结果与分析 |
| 3.6.2 小波增强结果与分析 |
| 3.6.3 边缘检测结果与分析 |
| 3.6.4 阈值分割结果与分析 |
| 3.6.5 图像形态学处理结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 香梨缺陷检测试验与分析 |
| 4.1 试验样本 |
| 4.2 缺陷检测 |
| 4.3 试验数据处理与分析 |
| 4.3.1 感兴趣区域(ROI)提取分析 |
| 4.3.2 香梨缺陷定性判别分析 |
| 4.3.3 各通道缺陷检测结果分析 |
| 4.3.4 静态与动态检测结果分析 |
| 4.3.5 香梨全表面采集时间与检测正确率结果分析 |
| 4.4 各通道下图像的融合分析处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）阀板表面缺陷视觉检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景 |
| 1.2.1 机器视觉技术概述 |
| 1.2.2 机器视觉系统概述 |
| 1.2.3 机器视觉技术国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容及安排 |
| 1.3.1 检测对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 缺陷分析及图像采集 |
| 2.1 阀板加工过程研究 |
| 2.2 缺陷产生原因及缺陷特征 |
| 2.2.1 缺陷产生原因及特征 |
| 2.2.2 阀板表面缺陷汇总 |
| 2.3 系统硬件结构 |
| 2.4 图像采集 |
| 2.4.1 平面光下图像采集 |
| 2.4.2 有向光下图像获取 |
| 2.4.3 缺陷采集效果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 图像检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测用到的基本理论 |
| 3.2.1 图像分割 |
| 3.2.2 形态学 |
| 3.2.3 边缘检测 |
| 3.2.4 图像数据的表示 |
| 3.3 平面光检测 |
| 3.3.1 零件有效区域提取 |
| 3.3.2 缺陷提取 |
| 3.4 有向光检测 |
| 3.4.1 边缘提取 |
| 3.4.2 缺陷提取 |
| 3.4.3 误检去除 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统软件设计 |
| 4.1 软件开发工具 |
| 4.1.1 HALCON简介 |
| 4.1.2 Visual Studio/MFC简介 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.3 人机界面设计 |
| 4.4 检测系统流程图及用例图 |
| 4.4.1 检测系统流程图 |
| 4.4.2 用例设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证 |
| 5.1 光源选型 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 系统要求 |
| 5.2.2 分组实验 |
| 5.3 检测效果展示 |
| 5.4 系统评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所获学术成果 |
（8）无纺布缺陷自动检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文结构及内容安排 |
| 2 基于最优Gabor与 XGboost的无纺布缺陷检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 构建最优Gabor |
| 2.3 特征构造 |
| 2.4 模型选择 |
| 2.5 本章算法流程与实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于MobileNet-V2 的无纺布缺陷检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MobileNet-V2 |
| 3.3 无纺布缺陷数据集制作 |
| 3.4 实验流程和结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无纺布缺陷在线检测系统设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 无纺布缺陷检测系统的硬件方案设计 |
| 4.3 无纺布缺陷检测软件平台设计 |
| 4.4 系统整体概览及运行效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）机器视觉在软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 机器视觉理论研究现状 |
| 1.3 机器视觉在工业中的应用现状 |
| 1.4 论文主要内容与结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 软包动力锂电池的特性与焊缝缺陷类型分析 |
| 2.1 软包动力电池的特性 |
| 2.1.1 软包动力锂电池的优点 |
| 2.1.2 软包动力电池的结构 |
| 2.2 极耳焊缝缺陷的生成机理与缺陷类型 |
| 2.2.1 极耳焊缝缺陷的生成机理 |
| 2.2.2 极耳焊缝的缺陷类型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于形态学重建与OTSU的极耳焊缝图像分割方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像分割方法概述 |
| 3.2.1 焊接图像分割方法 |
| 3.2.2 极耳焊缝图像分割方法分析 |
| 3.3 极耳焊缝图像预处理 |
| 3.3.1 灰度变换 |
| 3.3.2 图像去噪 |
| 3.3.3 极耳焊缝图像增强 |
| 3.4 形态学开闭混合重建 |
| 3.5 极耳焊缝图像分割 |
| 3.5.1 OTSU阈值分割 |
| 3.5.2 基于粒子群算法的图像分割 |
| 3.5.3 基于最大熵算法的图像分割 |
| 3.5.4 均值迭代分割 |
| 3.6 实验分析 |
| 3.6.1 极耳焊缝增强实验结果与分析 |
| 3.6.2 分割实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 极耳焊缝缺陷的特征提取与分类识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常用的特征提取方法 |
| 4.3 极耳焊缝缺陷的特征参数计算 |
| 4.3.1 极耳焊缝缺陷的形状特征 |
| 4.3.2 极耳焊缝缺陷的几何特征 |
| 4.4 极耳焊缝缺陷特征的选择 |
| 4.5 极耳焊缝缺陷的分类 |
| 4.5.1 基于决策树的极耳焊缝识别算法 |
| 4.5.2 基于特征值的模板匹配法 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.6.1 基于决策树分类实验 |
| 4.6.2 基于特征值的模板匹配分类实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 极耳焊缝缺陷检测平台总体设计 |
| 5.1 系统方案设计 |
| 5.2 硬件平台 |
| 5.2.1 相机的选择 |
| 5.2.2 镜头的选择 |
| 5.2.3 光源的选择 |
| 5.2.4 运动控制平台 |
| 5.3 软件平台 |
| 5.3.1 软件平台设计 |
| 5.3.2 开发环境 |
| 5.3.3 开发工具 |
| 5.4 系统界面设计与测试 |
| 5.4.1 界面设计 |
| 5.4.2 系统测试与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文总结 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）基于无人机采集图像的风机叶片多种表面缺陷检测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 叶片缺陷检测方法发展现状 |
| 1.2.2 叶片运维检测方法研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 风机叶片表面缺陷检测系统设计及数据集建立 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.2 硬件平台设计 |
| 2.2.1 采集平台选型 |
| 2.2.2 实验平台硬件配置 |
| 2.3 软件平台设计 |
| 2.3.1 实验平台环境配置 |
| 2.3.2 Python环境管理器 |
| 2.3.3 Tensor Flow深度学习框架 |
| 2.4 风机叶片图像数据集的建立 |
| 2.4.1 数据采集 |
| 2.4.2 数据筛选 |
| 2.4.3 数据标注 |
| 2.4.4 数据集构成 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于传统图像处理的缺陷检测算法 |
| 3.1 图像处理技术概述 |
| 3.2 图像灰度化 |
| 3.3 图像滤波 |
| 3.3.1 均值滤波 |
| 3.3.2 高斯滤波 |
| 3.3.3 Frangi滤波 |
| 3.3.4 双边滤波 |
| 3.3.5 中值滤波 |
| 3.3.6 实验结果对比分析 |
| 3.4 图像分割 |
| 3.4.1 Ostu阈值分割法 |
| 3.4.2 局部自适应阈值分割法 |
| 3.4.3 迭代阈值分割法 |
| 3.4.4 实验结果对比分析 |
| 3.5 形态学处理 |
| 3.6 缺陷标记 |
| 3.6.1 邻域基础 |
| 3.6.2 连通域标记 |
| 3.7 算法验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于深度学习Cascade R-CNN模型的缺陷检测算法 |
| 4.1 深度学习目标检测算法简介 |
| 4.2 Cascade R-CNN模型网络结构 |
| 4.2.1 基础网络组成 |
| 4.2.2 级联网络结构 |
| 4.3 数据准备 |
| 4.3.1 数据集划分 |
| 4.3.2 数据增强 |
| 4.4 训练及测试 |
| 4.4.1 训练方式 |
| 4.4.2 测试优化 |
| 4.4.3 参数设置 |
| 4.5 评价指标 |
| 4.5.1 交并比IoU |
| 4.5.2 检测精度指标mAP |
| 4.6 实验与对比分析 |
| 4.6.1 模型评估实验 |
| 4.6.2 算法对比实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于缺陷特征优化的CAD Cascade R-CNN缺陷检测模型 |
| 5.1 CAD Cascade R-CNN模型网络结构 |
| 5.1.1 可变形卷积及对齐池化层 |
| 5.1.2 全局上下文信息融合 |
| 5.1.3 网络细节优化 |
| 5.2 实验与对比分析 |
| 5.2.1 消融实验 |
| 5.2.2 算法对比实验 |
| 5.3 检测系统GUI界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、图像处理技术在CCL表面缺陷自动检测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究[D]. 冯超. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于柔性阵列涡流的旋压筒体缺陷自动检测研究与实现[D]. 李胜平. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于机器视觉的环状工件快速检测系统研究[D]. 李晨曦. 浙江大学, 2021(09)
- [4]基于机器视觉的机械零件在位检测技术的研究与实现[D]. 李雪松. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [5]机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述[J]. 魏秀琨,所达,魏德华,武晓梦,江思阳,杨子明. 控制与决策, 2021(02)
- [6]基于多光谱图像的库尔勒香梨表面缺陷检测[D]. 董建伟. 塔里木大学, 2020
- [7]阀板表面缺陷视觉检测技术研究[D]. 陈麒麟. 烟台大学, 2020(02)
- [8]无纺布缺陷自动检测技术研究[D]. 陈航. 华中科技大学, 2020(01)
- [9]机器视觉在软包动力锂电池极耳焊接缺陷检测中的应用[D]. 李俊男. 福建工程学院, 2020(02)
- [10]基于无人机采集图像的风机叶片多种表面缺陷检测研究[D]. 茅宇琳. 北京交通大学, 2020(03)