基于机器视觉的污泥沉降过程检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 沉降指标检测方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 机器视觉检测技术的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 机器视觉理论基础 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 机器视觉系统的组成结构 | 第18-19页 |
| 2.3 空间几何变换及摄像机模型 | 第19-25页 |
| 2.3.1 空间几何变换 | 第19-20页 |
| 2.3.2 常用坐标系及摄像机成像模型 | 第20-23页 |
| 2.3.3 摄像机标定 | 第23-25页 |
| 2.4 机器视觉检测中常用图像处理算法 | 第25-31页 |
| 2.4.1 图像滤波算法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 图像二值化算法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 图像分割算法 | 第28-30页 |
| 2.4.4 其他常用算法 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 污泥沉降指标检测算法研究 | 第33-48页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 泥水分界面的识别 | 第33-38页 |
| 3.2.1 基于边缘检测的分界面识别算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于霍夫变换检测直线的分界面识别算法 | 第35-38页 |
| 3.2.3 基于区域对比度检测的分界面识别算法 | 第38页 |
| 3.3 污泥沉降速度及沉降比的检测 | 第38-43页 |
| 3.3.1 泥水分界面检测原理 | 第39页 |
| 3.3.2 分界面位置的快速检测算法 | 第39-43页 |
| 3.3.3 利用分界面位置计算沉降速度及沉降比 | 第43页 |
| 3.4 沉降速度模型建立 | 第43-46页 |
| 3.5 污泥絮体颗粒的检测 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 污泥沉降过程检测系统设计 | 第48-57页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 实时检测系统硬件平台搭建 | 第48-52页 |
| 4.2.1 智能相机 | 第49-50页 |
| 4.2.2 光源及照明方式 | 第50-52页 |
| 4.3 实时检测系统软件程序设计 | 第52-56页 |
| 4.3.1 软件总体结构 | 第52-54页 |
| 4.3.2 软件工作流程 | 第54页 |
| 4.3.3 软件设计与调试 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 污泥沉降实验及结果分析 | 第57-70页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 沉降分界面检测 | 第57-63页 |
| 5.2.1 泥水分界面形成时刻检测 | 第57-61页 |
| 5.2.2 分界面位置实时检测 | 第61-63页 |
| 5.3 沉降速度与沉降比检测 | 第63-66页 |
| 5.4 沉降过程分析 | 第66-68页 |
| 5.5 实验精度分析 | 第68-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
