| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 医药安瓿视觉自动检测机器研究现状及发展趋势 | 第15-19页 |
| 1.2.1 德国Seidenader Ⅳ自动检测机器 | 第15-16页 |
| 1.2.2 日本Eisai AIM2022自动检测机器 | 第16-17页 |
| 1.2.3 意大利Brevetti公司自动检测机器 | 第17-18页 |
| 1.2.4 国内医药安瓿视觉自动检测机器研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 项目来源及本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 医药安瓿视觉自动检测机器方案设计 | 第21-34页 |
| 2.1 自动检测机器原理及系统结构 | 第21-28页 |
| 2.1.1 安瓿药品的质量检测对象分析 | 第21-24页 |
| 2.1.2 自动检测原理 | 第24-25页 |
| 2.1.3 自动检测机器的体系结构 | 第25-28页 |
| 2.2 自动检测机器的光机电一体化控制系统设计 | 第28-31页 |
| 2.2.1 自动控制系统时序关系 | 第29-30页 |
| 2.2.2 旋转式分拣控制原理 | 第30-31页 |
| 2.3 视觉检测的光学成像系统 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 医药安瓿视觉自动检测机器的图像算法研究 | 第34-62页 |
| 3.1 检测对象的图像分析 | 第34-35页 |
| 3.2 外观缺陷视觉检测算法 | 第35-45页 |
| 3.3 可见异物视觉检测算法 | 第45-57页 |
| 3.3.1 快速爬山搜索改进的NNPROD图像配准算法 | 第47-55页 |
| 3.3.2 标定检测区域 | 第55页 |
| 3.3.3 分类提取异物轨迹算法 | 第55-57页 |
| 3.4 装量视觉检测算法 | 第57-59页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 医药安瓿视觉自动检测机器的软件设计 | 第62-72页 |
| 4.0 软件需求分析 | 第62-63页 |
| 4.1 软件开发方式 | 第63页 |
| 4.2 软件功能结构 | 第63-64页 |
| 4.3 软件执行流程 | 第64-67页 |
| 4.4 软件子模块的实现 | 第67-70页 |
| 4.4.1 动态链接库(DLL)文件实现 | 第67-68页 |
| 4.4.2 TwinCAT ADS通讯 | 第68-70页 |
| 4.5 软件界面 | 第70-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 医药安瓿视觉自动检测机器的研制 | 第72-83页 |
| 5.1 检测机器研制与应用 | 第72-79页 |
| 5.2 检测性能评估 | 第79-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 结论与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的学术研究成果 | 第90-91页 |
| 附录B Knapp-Kushner测试程序 | 第91-92页 |
