图恢复和入库、缺陷检出割、配准、去噪腿毕莘治特征统计、识别复蠊丶δ苣?橹兴惴ㄊ迪和实时性改进。难点首先是解决高精度采集引起的海量数据和快速保存或处理的矛盾,因为本文研究的缺陷检测是在生产环节的柿考觳猓薪涎细竦氖奔约束的逡G髄;同时杉吹母呔ǘ韧枷约像素,即个像素/只嵋鸷A康氖荽恚喝板子为亿蚋鱿袼兀杂色灰度图袼兀/疵棵胫中要处理蜃纸谑荨K俣扔胄适瞧兰巯低车闹匾2问彩且欢韵嗷ブ圃的矛盾。快速高效则要求处理的数据量尽量缩小、算法效率高、用时短暂,而准确可靠的算法一般也比较复杂、速度不快。在有限的计算机资源绱娲⑷萘俊中央处理器个数图扑慊阅如扑闼俣龋嘞叱檀砟芰的条件限制下,怎样提出高效实用的算法使系统整体性能最优是实时检测最主要的难题;其次,由于要提供较好质量的采集待测图便于处理,以及提供缺陷的准确位置和相关特征跟操作人员及时交互以便参考,则需要较好地解决自适应分割、快速配准和去噪、限定精度误差容忍度、缺陷特征统计识别及交互性问题;另外系统的可靠性也依赖于算法的抗干扰能力和软件的结构和实现方式,比如,算法抗噪声能力越强,系统越可靠;适当增加自检模块可保证系统运行良性;而采用对于用户透明的软件底层线程实现和简单的界面交互,也可保证检测不易受人工干扰,系统稳定运行。本文共分为五大部分:①第一章,绪论,主要介绍研究背景、意义、国内外技术现状、研究目的和内容,指出研究的关键和难点;②第二章,在工控系统原理和特点的基础上介绍本觳庀低辰峁购腿碛布经济性等因素。总共数据量为亿个字节,即构。髀/③毕菁觳馊砑丶δ苣?樗惴ㄊ迪趾褪笛椴馐苑治觥第三章,标准图恢复和标准库构建;第四章,图像预处理包括图像增强和分割;第五章,图像配准;第六章,图像对比和后处理:第七章,缺陷识别和特征统计;④第八章,缺陷检出优化方案及分析,缺陷检测实验结果及分析;⑤第九章,总结本论文的工作,对后续工作进行展望。重庆大学硕士学位论文
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