基于形状模板匹配的手机商标检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14页 |
| 1.3 机器视觉技术介绍 | 第14-16页 |
| 1.3.1 机器视觉发展史 | 第14-16页 |
| 1.3.2 机器视觉系统简介 | 第16页 |
| 1.4 手机商标检测技术 | 第16-17页 |
| 1.5 竞选算法 | 第17-18页 |
| 1.5.1 竞选算法的基本思想与原理 | 第17-18页 |
| 1.6 论文主要内容 | 第18-19页 |
| 1.7 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 图像模板匹配与形状特征提取 | 第20-31页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 图像模板匹配的原理 | 第20-23页 |
| 2.2.1 图像模板匹配的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像模板匹配的流程及关键要素 | 第21-23页 |
| 2.2.3 图像模板匹配的分类 | 第23页 |
| 2.3 基于灰度的图像模板匹配 | 第23-24页 |
| 2.4 基于特征的图像模板匹配 | 第24-25页 |
| 2.5 图像形状特征提取 | 第25-27页 |
| 2.5.1 基于阈值处理的形状特征提取法 | 第26页 |
| 2.5.2 基于轮廓的形状特征提取法 | 第26-27页 |
| 2.5.3 基于区域的形状特征提取法 | 第27页 |
| 2.6 基于竞选算法的图像匹配 | 第27-30页 |
| 2.6.1 基于竞选算法的特征点图像匹配 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 手机商标检测系统平台研究与设计 | 第31-40页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 检测系统的硬件部分 | 第31-37页 |
| 3.2.1 相机 | 第31-34页 |
| 3.2.2 镜头 | 第34-35页 |
| 3.2.3 光源 | 第35-37页 |
| 3.3 检测系统的机械部分 | 第37-38页 |
| 3.4 检测系统的软件平台 | 第38-39页 |
| 3.4.1 VS2010开发环境介绍 | 第38页 |
| 3.4.2 HALCON图像处理类库介绍 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 手机商标检测系统图像预处理和检测算法研究 | 第40-57页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 颜色空间转换 | 第40-44页 |
| 4.2.1 彩色图像灰度化 | 第41-42页 |
| 4.2.2 手机商标背景颜色识别 | 第42-44页 |
| 4.3 手机外壳分离 | 第44-48页 |
| 4.3.1 阈值分割法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于边缘的分割法 | 第45-48页 |
| 4.4 图像滤波去噪 | 第48-50页 |
| 4.4.1 均值滤波 | 第48-49页 |
| 4.4.2 高斯平滑滤波 | 第49-50页 |
| 4.5 形状模板匹配 | 第50-55页 |
| 4.5.1 图像金字塔分层搜索 | 第51-52页 |
| 4.5.2 HALCON形状模板匹配流程 | 第52-53页 |
| 4.5.3 HALCON形状模板匹配参数优化 | 第53-55页 |
| 4.6 手机商标脏污检测 | 第55页 |
| 4.7 手机商标缺陷检测 | 第55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 手机商标检测系统实现与实验验证 | 第57-69页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 系统工作原理 | 第57页 |
| 5.3 系统工作流程 | 第57-61页 |
| 5.3.1 硬件参数设置 | 第58-59页 |
| 5.3.2 创建模板 | 第59-60页 |
| 5.3.3 算法参数设置 | 第60-61页 |
| 5.4 系统实验验证结果 | 第61-66页 |
| 5.4.1 合格产品 | 第62-63页 |
| 5.4.2 背景颜色错误产品 | 第63-64页 |
| 5.4.3 脏污和印刷缺陷产品 | 第64-66页 |
| 5.5 基于竞选算法的特征点图像匹配实验 | 第66-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 学位期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
