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不知道查重率为0%是怎么回事？学术堂来告诉你：有些学生可能不知道检测系统都有规定的格式，格式与检测系统规定的格式不同，自然检测系统也就无法检测到一些内容了。一般的检测系统要求学生在上传论文时使用Word文档，因为pdf格式的检测系统是不被识别的，所以在检测中如果格式不正确，也会导致检测结果出现是零的情况。重复率是零的情况不是没有，例如有些学生的专业相对冷门，毕业论文也是自己原创的，那出现重复率是零的情况也确实不觉得奇怪，但有些专业非常热门，然后又是抄袭的，那重复率是零的可能性是没有的。目前大部分高校论文查重率规定在30%，有些高校甚至出现了15%，如果你论文查重率为0%那么完全能通过。
论文中的一些专业名词专业术语重复是比较正常的现象，不要强求去改，如果修改导致文章显得不专业，就得不偿失了。
有的同学反映，进行毕业论文查重时，查重结果竟然显示为0％，实在令人难以置信，毕竟同学们在写论文的过程中，不可能一点参考都没有，参考别人的文献是正常的，但这又为什么会有0％呢？让我们一起来看看！
论文查重率为0％的原因分析
在当前的查重检测系统中，如果引用内容没有包含，在查重时进行数据比对，那么肯定不会检测为重复内容。如查重报告显示重复率为0％，可能是未纳入查重系统的引用内容，有可能存在错误。
查重是通过系统算法进行查重对比，最后得到查重报告，需要和数据库资源进行比较，即使算法技术再强，也需要大量的查重数据做支撑。假如你论文的某一部分，正好没有在检测系统的数据库中，那么很可能无法检测到重复的部分！
如果一个论文查重为0%也就是说可能你的课题是一个前无古人后无来者的课题，从来没有人研究过，你是历史第一人；还有就是你根本没有去看你的课题现在在学术界是一个什么样的研究水平，学术界对你的课题都有些什么样的想法和观点，你根本就是乱写一通。毫无根据。很多人会有一种误解，就是重复率越低越好。这在一定范围以内是正确的，说明你的论文中原创的东西多，与他人重复的地方少，这一点值得肯定。在现在论文第一次查重动辄百分之三四十的大环境下是非常不容易的，这一点值得肯定。论文写作，说白了就是科研工作的陈述与总结，当今社会，没有人是不需要借鉴他人的研究成果，完全由自己提出一个新兴事物的。任何的研究，都是在别人的研究成果之上，总结，提高，发扬光大的，就好像牛顿说的，他站在了巨人的肩膀上。如果大论文有一章或两章重复率为2%以下，甚至更少，说明这是你的核心研究成果，且独立创新，没有借鉴，没有相关研究，是有可能的。但是总的论文重复率为0，不是数据错误，那就是你写的有问题。
有的同学反映，进行毕业论文查重时，查重结果竟然显示为0％，实在令人难以置信，毕竟同学们在写论文的过程中，不可能一点参考都没有，参考别人的文献是正常的，但这又为什么会有0％呢？让我们一起来看看！
论文查重率为0％的原因分析
在当前的查重检测系统中，如果引用内容没有包含，在查重时进行数据比对，那么肯定不会检测为重复内容。如查重报告显示重复率为0％，可能是未纳入查重系统的引用内容，有可能存在错误。
查重是通过系统算法进行查重对比，最后得到查重报告，需要和数据库资源进行比较，即使算法技术再强，也需要大量的查重数据做支撑。假如你论文的某一部分，正好没有在检测系统的数据库中，那么很可能无法检测到重复的部分！
亲你后来怎么样了
系统错误，目前为止没有发现任何结果为0的论文，出现这种情况只能是系统错误了
对于每一个毕业生来说，查重是一件非常重要的事情，查重结果也直接影响到他们的毕业。有些人的论文检测报告可能有0％的引用率，那么0是什么意思呢？为什么会这样？paperfree 小编给大家讲解。 论文查重引用0是什么意思？ 1.查重引用0实际上是指查重报告中引用文献检测到的引用率为0％。 为什么查重引用0。 1.引用文献没有标注:简单理解就是查重系统在查重时会自动检测引用部分，这就要求大家标注引用文献。如果没有标注引用文献，查重系统就无法检测引用率，当然也会出现查重引用为0的情况。 2.参考文献来源不在数据库中:当论文中引用的文献没有存储在大家使用的查重系统的数据库中时，查重系统也无法检测引用率。 3.引用内容过短：引用内容过短时，论文查重系统同样不能与引用内容相匹配，此时也会出现引用率为0的情况。 4.引用内容已修改:如果引用的文本内容已修改，引用的内容无法与论文查重系统的文献来源匹配，自然无法检测引用率。 5.参考格式不正确:如果参考格式不规范，论文检测系统可能会将参考文献标记为红色，计算重复率，此时无法检测引用率。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
由于在加工过程中有很多因素影响加工精度，所以同一种加工方法在不同的工作条件下所能达到的精度是不同的。任何一种加工方法，只要精心操作，细心调整，并选用合适的切削参数进行加工，都能使加工精度得到较大的提高，但这样会降低生产率，增加加工成本。加工误差δ与加工成本C成反比关系。某种加工方法的加工经济精度不应理解为某一个确定值，而应理解为一个范围，在这个范围内都可以说是经济的。
广东工业大学 硕士学位论文提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究 姓名:刘长红 申请学位级别:硕士 专业:信号与信息处理 指导教师:徐杜 20090601 摘要 摘要 据不完全统计，我国年产轴类零件的总量在,,亿件左右，需要测量尺寸的约占,,,。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言，其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段【,】。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法，不仅可以避免人工检测的缺点，而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测，而目前基于,,,对轴类零件检测的研究工作中，还存在着检测精度不高、检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求，在参考大量文献和剖析工业领域的,,,数据采集系统的基础上，着眼于提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究，本文主要进行以下几个方面的工作: (,)研究几种检测用照明光源，例如平行光和,,,面光和环境干扰光对检测精度的影响，选择出稳定的、有利于检测精度要求的、简便易行的和廉价的光源。 (,)研究几种镜头对检测精度的影响，研究镜头在有限范围内离焦对检测精度的影响及镜头景深的测量。 (,)提出一种简便易行的有利于高精度检测的标定方法。 (,)研究镜头二维成像误差补偿方法和镜头与线阵、面阵像元综合效果的感光补偿方法，为提出提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法提供依据， ‟并开发其信息获取系统。 (,)针对线阵,,,在高精度检测的过程中，因镜头畸变等原因产生误差的问题，提出用已知的多尺寸标准件为参照物，建立畸变校正模型。并对检测值进行畸变校正，检验校正效果，以实现高精度检测。 (,)开展轴套类零件尺寸检测装置的实验研究，获取实验数据，通过大量实验数据，对检测精度进行分离和分析，找出产生误差的因素，提出了优化方法和改进方案，设计更高精度的轴套类零件尺寸检测图像信息获取系统。实验验证，检测其性能指标和可靠性，特别是精度指标及其稳定性，为后续的尺寸检测提供可靠的依据。关键词:尺寸检测;精度;光源;镜头;畸变校正 广东工业大学硕士学位论文 ,
可以用高精密精度千分尺测量
论文中的一些专业名词专业术语重复是比较正常的现象，不要强求去改，如果修改导致文章显得不专业，就得不偿失了。
论文查重就是检查论文的重复率，检测论文中的抄袭剽窃等学术不端行为的严重程度。论文查重通常是依托论文查重系统进行，由论文查重系统对论文进行重复率检测，查重系统中收录有数据库资源，并且有系统开发的查重算法，会将论文按照一定的算法与数据库中的资源进行比对，比对出重复相似内容就会计算所占整篇的比重也就是重复率。
论文查重系统通常是会按照论文的格式自动识别论文各部分内容，然后对论文划分段落章节进行查重，因此大家写作论文时一定要注意正确规范的格式;论文中还有参考文献部分也是需要着重注意的，参考文献也要按照格式规范标注，否则就会被系统识别成正文内容而计算重复率。
1、通过高校进行查重，高校一般都有指定的查重网站，并且会提供给每位大学毕业生有限的免费查重次数，并且使用后的查重结果与高校最终查重结果相差不大;
2、通过其他渠道进行查重，在网上是可以找到很多论文查重网站的，但是大家一定要选择专业正规的论文查重网站，比如说paperpp论文查重网站就很好用。
专业术语没有办法避免，如果过多的替换，就显得水平很低，不专业。案例要用时，人家是表格，你转化成文字叙述，人家是文字叙述，看看能不能转化为表格形式。还有就是换个方式去说，不要对照原版，一句句的改，这样有思维定势，改出来没多大差别，最好是看一遍，然后凭自己的理解，完全重新写。
论文查重，即查重复率，也就是文字复制比，是高校对学术不端文献的检测。当你将论文上传到检测框后，数据库就会开始进行检索，先提取其中的相似片段，然后进行反复的对比，根据对比结果中的重复段落提供检测报告，直接指明论文的重复率（重复率就是重复字数在整篇文章字数中的比值）。目前比较好的查重软件有学客行等等
由于在加工过程中有很多因素影响加工精度，所以同一种加工方法在不同的工作条件下所能达到的精度是不同的。任何一种加工方法，只要精心操作，细心调整，并选用合适的切削参数进行加工，都能使加工精度得到较大的提高，但这样会降低生产率，增加加工成本。加工误差δ与加工成本C成反比关系。某种加工方法的加工经济精度不应理解为某一个确定值，而应理解为一个范围，在这个范围内都可以说是经济的。
建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。
基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术研究及其精度分析黄杰贤 【摘要】： 据不完全统计,我国年产轴类零件的总量在10亿件左右,需要测量尺寸的约占70%。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言,其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段[1]。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法,不仅可以避免人工检测的缺点,而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测,而目前基于CCD对轴类零件检测的研究工作中,还存在着检测精度不高。检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求,在参考大量文献和剖析工业领域的CCD数据采集系统的基础上,着眼于研究基于图象处理的轴类零件尺寸高精度检测技术,本文主要进行以下几个方面的工作: (1)采用Prewitt算子完成对图像边缘初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘的精确位置 (2)为了减少干扰对测量值的影响,采用误差数据处理方法筛选出有一定精度的检测数据,然后对这些检测数据求平均值,获得稳定的检测数据。 (3)针对线阵CCD在高精度检测的过程中,因镜头畸变等原因产生误差的问题,提出了用已知的多尺寸轴类零件为参照物,建立误差畸变校正模型,对检测值进行畸变校正,实现高精度检测 【关键词】：线阵CCD 图像处理 最小二乘曲线拟合 误差理论 畸变校正 【学位授予单位】：广东工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：【DOI】：CNKI:CDMD:【目录】： 摘要4-5Abstract5-6目录6-9Content9-12第一章 绪论 课题研究的意义 测量技术的重要性 国内测量技术的现状及其弊端 本课题研究的意义 基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术的研究现状及其发展趋势 国内情况 国外情况 国内外基于CCD尺寸检测技术发展的趋势 论文的主要研究内容 本章小结15-16第二章 图像测量系统硬件设计 系统组成 精密机械位移扫描控制系统 线阵CCD摄像机 光学照明系统 图像采集系统 装夹工作台的设计 计算机及处理软件 本章小结21-22第三章 基于图象处理的轴类零件边缘的精确定位 图像处理原理 数字图像处理的目的 数字图像处理主要研究的内容 数字图像处理的优点 轴类零件边缘的边缘检测 零件边缘的精确定位 最小二乘曲线拟合的概念 用多项式进行最小二乘曲线拟合 基于曲线拟合的边缘精确定位 本章小节33-34第四章 误差数据处理 一维正态分布 偶然误差的规律性 偶然误差 偶然误差的分析 边缘检测数据误差处理 本章小结41-42第五章 畸变校正 畸变的产生 畸变校正的基本原理 畸变校正的具体方法 检测参照物图像的边缘 畸变补偿函数的建立 检验畸变校正函数 检验实验结果 本章小节48-49第六章 软件设计 软件设计 界面设计与功能说明 本章小结51-52第七章 尺寸检测实验结果与数据分析 多阶梯轴测量结果 测量数据 测量结果分析 误差与精度分析 本章小结55-56总结与展望56-58参考文献58-61攻读学位期间发表的论文61-62致谢62 下载全文 更多同类文献 CAJ格式全文 (如何获取全文？ 欢迎：购买知网卡、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ,PDF文件格式
可以用高精密精度千分尺测量