基于机器视觉的重叠类圆颗粒计数系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·颗粒计数技术现状 | 第11-12页 |
| ·颗粒图像分割现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| ·研究的主要内容和解决的难点 | 第13-16页 |
| ·颗粒图像预处理及分割算法 | 第14页 |
| ·特征选择与提取 | 第14-15页 |
| ·支持向量机分类 | 第15-16页 |
| 第二章 嵌入式操作系统开发平台与系统模块设计 | 第16-26页 |
| ·系统硬件开发平台构建 | 第16-20页 |
| ·处理器的选择 | 第16-17页 |
| ·DM643信号处理器 | 第17-19页 |
| ·试验装置硬件结构 | 第19-20页 |
| ·系统软件开发平台构建 | 第20-22页 |
| ·开发环境组成 | 第20-21页 |
| ·DSP开发环境CCS | 第21页 |
| ·嵌入式实时系统DSP/BIOS | 第21-22页 |
| ·主要模块功能介绍 | 第22-24页 |
| ·图像采集模块 | 第23页 |
| ·图像显示模块 | 第23-24页 |
| ·存储器模块 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 图像处理算法选择 | 第26-37页 |
| ·图像处理技术 | 第26页 |
| ·图像预处理算法设计 | 第26-36页 |
| ·彩色空间的选择 | 第27-30页 |
| ·图像滤波 | 第30-32页 |
| ·边缘检测 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图像分割 | 第37-48页 |
| ·图像分割算法选择 | 第37-43页 |
| ·分割评价 | 第37-38页 |
| ·阈值二值化 | 第38-39页 |
| ·直方图分割法 | 第39-40页 |
| ·自适应阈值法及改进方法 | 第40-43页 |
| ·类圆分割方法 | 第43-46页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第43-44页 |
| ·基于数学形态学的方法 | 第44-45页 |
| ·基于凹点的分割方法 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 重叠颗粒特征提取与重叠类型识别 | 第48-64页 |
| ·模式识别 | 第48-52页 |
| ·图像识别流程 | 第48-49页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第49-52页 |
| ·重叠类圆区域特征提取 | 第52-59页 |
| ·颗粒重叠类型建模 | 第52-53页 |
| ·重叠颗粒特征选择 | 第53-56页 |
| ·搜索凹点 | 第56-57页 |
| ·寻找圆质心 | 第57-59页 |
| ·拓扑形状特征 | 第59页 |
| ·颗粒重叠类型分类 | 第59-62页 |
| ·分类模型建立 | 第59-60页 |
| ·支持向量机参数选择 | 第60-62页 |
| ·重叠区域分割规则 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 系统实现与试验分析 | 第64-72页 |
| ·系统软件设计 | 第64-68页 |
| ·系统软件设计流程 | 第64-65页 |
| ·DSP任务流程 | 第65-66页 |
| ·DSP任务实现 | 第66-68页 |
| ·实验结果与误差分析 | 第68-71页 |
| ·系统实物 | 第68页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| ·误差分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 结论与展望 | 第72-76页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·后续工作展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82页 |
