Matlab基于图像的缺陷检测方法SIFT特征点研究(3)
（3） 专用图像处理系统。
专用图像处理系统是用来辅助计算机进行图像处理的处理器，它可以将采集系统输送来的简单图像进行快速处理，实时传输。减少了计算机的运算时间，能够加快整个系统的处理速度，满足高效要求。
（4） 计算机。
整个机器视觉系统中最重要的角色就是计算机，可以说它就是整个系统的心脏。它不仅协调着系统中每个部分进行有序工作，并且将系统的最终处理结果显示出来。计算机也可以通过内部纯软件的方式来处理通过采集系统输出的数字图像。
1.3 本文主要内容
本文主要研究基于图像的缺陷检测方法。阐述了机器视觉的主要原理，并介绍了几种图像配准方法，着重介绍了SIFT特征点匹配方法。并针对BTB连接器进行缺陷检测。
本文共有五章：
第一章：介绍了课题研究背景，阐述了机器视觉系统的构成，以及本文的主要内容。
第二章：阐述图像的缺陷检测流程，按照流程，先阐述对图像二值化处理。
第三章：论述了图像配准的数学建模，研究基于特征、灰度信息和变换域的图像配准方法，并说明图像配准的主要步骤。
第四章：介绍基于SIFT特征点的图像匹配算法，以及该算法的实现，并用该算法在 matlab软件中进行的图像配准。
第五章：阐述图像配准之后，缺陷检测流程剩下步骤，包括图像形态学处理，图像比对缺陷标记识别，并针对BTB连接器进行图像缺陷检测。