干电池封胶质量视觉检测系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·电池行业背景概述 | 第10-11页 |
| ·机器视觉背景及特点 | 第11-12页 |
| ·本课题研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·机器视觉研究现状 | 第13-14页 |
| ·干电池视觉检测研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 系统方案设计 | 第16-30页 |
| ·需求分析 | 第16-17页 |
| ·封口胶缺陷分析 | 第17-18页 |
| ·系统设计要求 | 第18-19页 |
| ·系统关键问题分析 | 第19-23页 |
| ·震动造成重复检测 | 第19-20页 |
| ·漏帧现象解析 | 第20-23页 |
| ·系统设计 | 第23-29页 |
| ·图像采集模块 | 第23页 |
| ·照明系统设计 | 第23-25页 |
| ·剔除控制模块 | 第25-28页 |
| ·软件系统模块 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 干电池图像预处理及特征分割 | 第30-50页 |
| ·干电池图像增强 | 第30-33页 |
| ·直方图均衡化 | 第31页 |
| ·分段灰度变换 | 第31-32页 |
| ·图像增强结果分析 | 第32-33页 |
| ·干电池图像滤波 | 第33-35页 |
| ·邻域平均法 | 第33-34页 |
| ·中值滤波 | 第34-35页 |
| ·滤波结果分析 | 第35页 |
| ·干电池图像分析 | 第35-38页 |
| ·图像灰度直方图分析 | 第35-36页 |
| ·各区域特征像素分布 | 第36-38页 |
| ·干电池图像边缘检测 | 第38-42页 |
| ·一阶微分边缘检测 | 第38-39页 |
| ·带方向边缘检测 | 第39-40页 |
| ·二阶微分边缘检测 | 第40-41页 |
| ·边缘提取算子比较 | 第41-42页 |
| ·干电池图像阈值分割 | 第42-46页 |
| ·P 参数法 | 第43页 |
| ·最大类间方差法 | 第43页 |
| ·最小偏态法 | 第43-44页 |
| ·矩量保持法 | 第44-45页 |
| ·阈值分割结果比较 | 第45-46页 |
| ·局部动态阈值分割 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于SVM的胶体识别 | 第50-62页 |
| ·SVM简介 | 第50-51页 |
| ·SVM算法原理 | 第51-54页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第51-53页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第53页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第53-54页 |
| ·基于干电池图像特征的SVM学习 | 第54-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-61页 |
| ·基于灰度直方图特征的识别率 | 第57-58页 |
| ·基于扇区像素中值特征的识别率 | 第58-59页 |
| ·基于各特征的识别率对比 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 系统方案实现 | 第62-80页 |
| ·系统功能概述 | 第62页 |
| ·数据结构设计 | 第62-66页 |
| ·轮廓追踪链码表结构 | 第62-64页 |
| ·区域提取线段表结构 | 第64页 |
| ·图像采集队列结构 | 第64-65页 |
| ·聚类搜索堆栈结构 | 第65-66页 |
| ·软件算法流程 | 第66-67页 |
| ·电池图像处理 | 第67-73页 |
| ·锌桶定位 | 第67-68页 |
| ·碳棒拟合 | 第68-70页 |
| ·外层胶体检测 | 第70-71页 |
| ·内层胶体检测 | 第71-73页 |
| ·系统界面设计 | 第73-75页 |
| ·算法处理速度优化 | 第75-79页 |
| ·图像处理运行过程分析 | 第75-76页 |
| ·OpenMP并行程序设计 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 总结与展望 | 第80-82页 |
| 总结 | 第80-81页 |
| 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |
