基于钢板检测照明系统控制的图像特征提取算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外钢板检测系统的图像特征提取算法研究现状 | 第12-18页 |
| ·钢板检测技术的研究现状 | 第12-15页 |
| ·基于钢板检测的图像特征提取研究现状 | 第15-17页 |
| ·基于钢板检测照明控制系统的图像特征提取研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 系统成像数学模型的建立 | 第20-33页 |
| ·钢板视觉检测系统的组成 | 第20页 |
| ·钢板检测中图像采集的数学模型 | 第20-25页 |
| ·参数确定及成像数学模型拟实化 | 第25-31页 |
| ·输出对象分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 照明控制系统 | 第33-45页 |
| ·照明控制系统的架构 | 第33-35页 |
| ·照明系统控制的思想 | 第33页 |
| ·基于 DDC 的照明系统结构组成 | 第33-35页 |
| ·控制对象的数学模型的建立 | 第35-37页 |
| ·照明检测控制系统的模糊 PID 控制器设计 | 第37-44页 |
| ·模糊 PID 控制原理 | 第37-38页 |
| ·模糊 PID 控制的参数估计 | 第38-42页 |
| ·算法流程图 | 第42页 |
| ·仿真及结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 图像特征提取算法的研究 | 第45-63页 |
| ·钢板检测系统采集图像特征 | 第45-46页 |
| ·采集图像的噪声分析 | 第45-46页 |
| ·采集图像去噪处理算法 | 第46-56页 |
| ·Ostu 大津法自适应阈值算法 | 第46-47页 |
| ·线性平滑滤波 | 第47-49页 |
| ·小波分析的降噪处理算法 | 第49-56页 |
| ·现有光斑中心提取算法 | 第56-59页 |
| ·质心法 | 第56-57页 |
| ·圆拟合法 | 第57-59页 |
| ·基于分级的光斑中心提取算法 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于图像采集的钢板检测实验研究 | 第63-78页 |
| ·基于图像采集的钢板检测实验平台构建 | 第63-64页 |
| ·基于 VC++的图像采集软件控制设置 | 第64-65页 |
| ·光斑中心点特征提取检测实验研究 | 第65-76页 |
| ·基于无干扰光斑中心点传统提取算法精度分析 | 第65-67页 |
| ·基于表面水滴干扰图像特征提取算法精度分析 | 第67-76页 |
| ·系统精度分析 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
