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基于图像处理和DSP的啤酒瓶污损检测

目录第1-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·本课题研究背景第14-15页
     ·问题的提出第14页
     ·啤酒瓶检测机的发展现状第14-15页
   ·机器视觉技术第15-17页
     ·机器视觉的概念第15页
     ·机器视觉的发展与意义第15-16页
     ·机器视觉的特点第16页
     ·机器视觉的应用范围第16-17页
   ·图象处理技术第17-18页
   ·DSP技术的概述第18-20页
     ·DSP技术的发展第18-19页
     ·DSP技术在工业上的应用第19-20页
   ·论文的主要研究工作和章节安排第20-22页
第二章 DSP数字图像处理系统概述第22-38页
   ·系统组成概述第22-24页
   ·光学系统第24-30页
     ·光源和照明第24-27页
     ·镜头第27-28页
     ·CCD相机第28-30页
   ·实时图像处理系统第30-36页
     ·图象采集部分第30-31页
     ·图像处理部分第31-34页
     ·图像显示部分第34-36页
   ·系统的软件平台第36-37页
     ·软件开发环境第36-37页
     ·软件开发流程第37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 图像预处理和边缘检测第38-54页
   ·引言第38页
   ·图像去噪第38-42页
     ·均值滤波第39页
     ·中值滤波及其改进算法第39-41页
     ·形态学的滤波算法第41页
     ·滤波结果分析第41-42页
   ·图像增强第42-45页
     ·图像的直方图均衡化第42-43页
     ·图像的对比度线性展宽第43-44页
     ·图像增强结果分析第44-45页
   ·图象分割第45-48页
     ·最大熵法第46-47页
     ·双峰法第47页
     ·自适应迭代法第47页
     ·最大类间方差法第47-48页
     ·图像阈值分割结果分析第48页
   ·边缘检测第48-53页
     ·Roberts边缘算子第49-50页
     ·Sobel边缘算子第50页
     ·Prewitt边缘算子第50-51页
     ·LOG(Laplacian of Gaussian)边缘算子第51页
     ·Canny边缘算子第51-52页
     ·边缘检测结果分析第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 啤酒瓶定位和污损检测第54-76页
   ·引言第54-55页
   ·瓶口定位第55-60页
     ·模板匹配算法第55-59页
     ·改进的重心法第59-60页
   ·瓶底定位第60-64页
     ·经典 Hough变换第61-62页
     ·改进的梯度 Hough变换第62-64页
   ·瓶身标定第64-65页
   ·瓶口缺陷检测第65-69页
     ·基于 Bresenham画圆原理的圆环外圆检测第66-68页
     ·圆环内密封面环形扫描法检测第68-69页
     ·瓶口检测结果分析第69页
   ·瓶底检测第69-73页
     ·基于环形扫描法的防滑纹区检测第70-71页
     ·基于对称区域匹配度的瓶底内圆区域检测第71-73页
     ·瓶底检测结果分析第73页
   ·瓶身检测第73-74页
   ·本章小结第74-76页
第五章 结论和展望第76-78页
   ·总结第76-77页
   ·展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间发表(录用)论文目录第86-87页
学位论文评阅及答辩情况表第87页

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