中文摘要 | 第1-3页 |
英文摘要 | 第3-9页 |
第一章 机器视觉 | 第9-23页 |
§1.1 引言 | 第9页 |
§1.2 机器视觉概念 | 第9-10页 |
§1.3 机器视觉的关键技术 | 第10-18页 |
1.3.1 光源照明技术 | 第10-13页 |
1.3.2 光学镜头与CCD摄像机 | 第13-16页 |
1.3.3 图像采集卡 | 第16-17页 |
1.3.4 视觉传感器 | 第17-18页 |
§1.4 机器视觉应用实例 | 第18-22页 |
1.4.1 机器视觉在工业检测中的应用 | 第18-19页 |
1.4.2 机器视觉在医学中的应用 | 第19-20页 |
1.4.3 机器视觉在机器人导航及视觉伺服系统中的应用 | 第20页 |
1.4.4 机器视觉在图像监控、安防、交通管理中的应用 | 第20-21页 |
1.4.5 机器视觉在卫星遥感中的应用 | 第21-22页 |
§1.5 本文主要内容简介 | 第22-23页 |
第二章 智能空瓶检测机器人总体设计 | 第23-39页 |
§2.1 引言 | 第23页 |
§2.2 空瓶检测机器人的市场需求 | 第23页 |
§2.3 空瓶检测机器人概念 | 第23-24页 |
§2.4 智能空瓶检测机器人机械结构与电气控制系统 | 第24-32页 |
2.4.1 智能空瓶检测机器人机械结构 | 第24-28页 |
2.4.2 智能空瓶检测机器人电气控制系统 | 第28-32页 |
§2.5 残留液检测方法 | 第32-33页 |
§2.6 智能空瓶检测机器人中的机器视觉技术 | 第33-36页 |
2.6.1 中国啤酒瓶标准(GB4544-1996) | 第33-34页 |
2.6.2 瓶身检测 | 第34-35页 |
2.6.3 瓶口、瓶底检测 | 第35-36页 |
§2.7 智能空瓶检测机器人技术难点分析 | 第36-38页 |
§2.8 本章小结 | 第38-39页 |
第三章 智能空瓶检测机器人中的数字图像处理技术 | 第39-63页 |
§3.1 引言 | 第39页 |
§3.2 数字图像处理技术 | 第39-52页 |
3.2.1 数字图像处理技术概述 | 第39-40页 |
3.2.2 数字图像对比度增强 | 第40-43页 |
3.2.3 数字图像平滑 | 第43-45页 |
3.2.4 图像边缘检测 | 第45-52页 |
§3.3 数字图像边缘检测技术在空瓶检测中的应用 | 第52-57页 |
§3.4 数字图像处理技术在瓶口检测中的应用 | 第57-62页 |
3.4.1 瓶口检测概述 | 第57-58页 |
3.4.2 瓶口定位 | 第58-60页 |
3.4.3 瓶口检测原理 | 第60-62页 |
§3.5 本章小结 | 第62-63页 |
第四章 智能信息处理技术在空瓶检测中的应用 | 第63-80页 |
§4.1 引言 | 第63页 |
§4.2 模糊理论在空瓶检测中的应用 | 第63-69页 |
4.2.1 模糊理论概述 | 第63-65页 |
4.2.2 模糊理论用于边缘检测及其空瓶检测中的应用 | 第65-69页 |
4.2.3 模糊理论用于边缘检测的小结 | 第69页 |
§4.3 神经网络在空瓶检测中的应用 | 第69-74页 |
4.3.1 神经网络概述 | 第69-72页 |
4.3.2 BP神经网络用于边缘检测及其在空瓶检测中的应用 | 第72-74页 |
4.3.3 神经网络用于边缘检测的小结 | 第74页 |
§4.4 信息融合技术的应用 | 第74-78页 |
4.4.1 信息融合概述 | 第74-75页 |
4.4.2 信息融合在空瓶检测中的应用 | 第75-78页 |
4.4.3 信息融合在空瓶检测中的应用小结 | 第78页 |
§4.5 本章小结 | 第78-80页 |
第五章 智能空瓶检测机器人实验系统的研制 | 第80-93页 |
§5.1 引言 | 第80页 |
§5.2 智能空瓶检测机器人实验系统 | 第80-87页 |
5.2.1 机械与电气控制系统 | 第81-82页 |
5.2.2 总检测软件模块 | 第82-84页 |
5.2.3 瓶身检测模块 | 第84页 |
5.2.4 瓶底检测模块 | 第84-85页 |
5.2.5 瓶口检测模块 | 第85页 |
5.2.6 神经网络研究测试模块 | 第85-87页 |
§5.3 开放型机器视觉实验系统方案 | 第87-92页 |
§5.4 本章小结 | 第92-93页 |
第六章 结束语 | 第93-95页 |
参考文献 | 第95-98页 |
致谢 | 第98页 |