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第一章 绪论1

1.1 引言1

1.2 玻璃缺陷检测方法和装置概述1

1.3 光栅投影法的研究概述4

1.3.1 光栅投影的三维形貌测量方法4

1.3.2 云纹相位的求解方法5

1.3.3 相位展开方法6

1.4 图像分割方法的研究概述7

1.4.1 基于梯度的分割方法7

1.4.2 基于阈值的分割方法8

1.4.3 基于结构元素探测的分割方法8

1.5 缺陷特征参数的提取和分类方法研究概述9

1.5.1 缺陷特征参数的提取方法9

1.5.2 缺陷特征的分类方法9

1.6 本书的主要工作及结构11

第二章 玻璃缺陷的在线检测技术13

2.1 浮法玻璃的生产过程13

2.2 玻璃缺陷的成因与分类17

2.2.1 光学变形缺陷17

2.2.2 夹杂物缺陷17

2.2.3 气泡缺陷17

2.2.4 划伤缺陷17

2.3 玻璃缺陷在线检测的技术要求及方案设计18

2.3.1 玻璃缺陷在线检测的技术要求18

2.3.2 玻璃缺陷在线检测方案18

2.4 图像采集模块的设计19

2.4.1 检测光路的设计19

2.4.2 线阵CCD相机的选择与设置22

2.4.3 线阵CCD相机镜头的选择23

2.4.4 数据采集器的设置24

2.5 图像处理模块的设计25

2.5.1 双冷阴极荧光灯照明方式的图像处理方法25

2.5.2 光栅投影成像方式的图像处理方法28

2.6 主控模块的设计30

第三章 基于傅里叶变换的云纹图像处理32

3.1 云纹图像的校正32

3.1.1 云纹图像的灰度分布32

3.1.2 基于余弦曲线的云纹校正[115]33

3.1.3 云纹图像的校正结果34

3.1.4 典型缺陷云纹图像的校正35

3.2 云纹相位的求解方法40

3.2.1 卷积解调法40

3.2.2 相移法41

3.2.3 傅里叶变换的云纹图像处理算法42

3.2.4 改进的傅里叶变换的云纹图像处理算法44

3.3 云纹图像的傅里叶变换44

3.3.1 相位信息的提取45

3.3.2 缺陷特征信息的提取45

3.4 频域滤波器的设计46

3.4.1 滤波器中心位置的确定46

3.4.2 滤波器形状的确定46

3.4.3 滤波器宽度的确定48

3.4.4 平顶高斯滤波器参数的确定48

3.5 云纹曲线的傅里叶反变换49

3.5.1 缺陷位置对反变换结果的影响49

3.5.2 叠接去除法的实现52

3.5.3 叠接云纹曲线的滤波器53

3.5.4 叠接去除法的处理结果及分析54

3.6 云纹图像处理算法的实现56

3.6.1 云纹图像处理算法流程56

3.6.2 边界图像的处理与实现57

3.6.3 云纹图像子块的处理结果58

第四章 玻璃缺陷相位图像的处理方法63

4.1 相位展开的基本原理63

4.1.1 一维相位展开64

4.1.2 二维相位展开64

4.1.3 残差定理65

4.2 经典相位主值图像的展开算法67

4.2.1 逐点相位展开法67

4.2.2 枝切法68

4.2.3 质量图导引法69

4.2.4 基于快速傅里叶变换（FFT）的最小二乘法70

4.3 典型缺陷的相位主值图像的展开71

4.3.1 无缺陷相位主值图像的展开71

4.3.2 典型缺陷的相位主值差图像73

4.3.3 经典相位展开法的展开结果74

4.3.4 经典相位展开法的展开结果分析76

4.3.5 基于跳变校正的相位展开算法79

4.4 基于相位真实值的屈光度测量83

4.4.1 光学变形缺陷的屈光度测量原理83

4.4.2 实验及结果分析85

4.5 基于相位图的缺陷范围确定87

4.5.1 结合相位与特征的缺陷检测方法87

4.5.2 缺陷相位真值差图像的分割89

4.5.3 缺陷范围的确定方法99

4.5.4 典型缺陷的缺陷范围102

第五章 缺陷特征图像的分割104

5.1 缺陷范围内的缺陷特征图像104

5.2 缺陷特征图像的降噪107

5.2.1 典型的降噪算法107

5.2.2 基于分段线性变换的图像降噪110

5.2.3 典型缺陷图像的降噪结果111

5.3 缺陷特征图像的阈值分割113

5.4 基于最大类间方差的双阈值分割法114

5.4.1 算法实现的原理114

5.4.2 典型缺陷特征图像的分割结果115

5.5 基于灰度区间的动态双阈值分割116

5.5.1 常用的动态阈值分割算法117

5.5.2 动态阈值分割算法的选取119

5.5.3 迭代阈值法的分割结果121

5.6 二次迭代的双阈值分割123

5.6.1 二次迭代的动态阈值的计算123

5.6.2 二次迭代的阈值分割结果124

5.6.3 三值化图像的合成126

第六章 缺陷表征参数的处理与性能测试129

6.1 缺陷类型的判定与识别方法129

6.1.1 基于三值化图像的缺陷特征选取129

6.1.2 基于决策树的缺陷类型判断132

6.1.3 基于不变矩的特征提取134

6.1.4 基于神经网络的缺陷类型识别135

6.2 缺陷大小和位置的计算方法141

6.2.1 含有缺陷内核的缺陷大小和位置的计算141

6.2.2 不含缺陷内核的缺陷大小和位置的计算144

6.3 检测方法的性能测试146

6.3.1 缺陷内核大小的检测精度和检出能力测试146

6.3.2 实时性测试149

参考文献151