【摘 要】
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工业图像检测系统是机器视觉、数字图像处理及工业质量检测等多学科的交叉。在越来越多的生产领域中,利用工业图像检测系统进行质量检测正在逐步替代传统的人工检测方法。在
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工业图像检测系统是机器视觉、数字图像处理及工业质量检测等多学科的交叉。在越来越多的生产领域中,利用工业图像检测系统进行质量检测正在逐步替代传统的人工检测方法。在国内,工业图像检测系统的研究相对于已经飞速发展的工业生产系统来说,还处于起步阶段,具有极大的发展潜力。本文对机器视觉在工业图像检测中的应用进行了介绍,并通过两个实例:紫菜质量检测系统和晶元质量检测系统的设计,对工业图像检测系统中存在的关键问题,如光源照明、图像采集、图像处理和系统结构设计等,进行了深入的研究。本文重点研究的内容包括:1)图像采集时照明系统中光源类型的选择与照明方式的设计,采集系统中摄像机性能的选择,包括摄像机带宽及与机械部分速率配合等及采集系统所用的镜头类型的选择。2)图像处理时所需要用到的数字图像处理算法研究,包括了图像增强算法,图像边缘检测算法,图像去噪算法,图像匹配算法及图像复原技术。提出了利用9点匹配算法对投影图像进行图像还原的技术并在
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