| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 灌装技术的国内外现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 视觉系统搭建 | 第14-25页 |
| 2.1 系统总体设计方案 | 第14-16页 |
| 2.2 视觉系统硬件平台 | 第16-24页 |
| 2.2.1 工业相机的选型 | 第16-20页 |
| 2.2.2 镜头的选型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光源的选型和光照的布置 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于灰度图像处理的油桶灌口识别与定位研究 | 第25-35页 |
| 3.1 灰度图像的油桶及白盖的识别与定位 | 第25-27页 |
| 3.2 灰度图像的油桶金属盖识别与定位 | 第27-34页 |
| 3.2.1 全局阈值分割方法 | 第27-31页 |
| 3.2.2 全局阈值分割法的局限性 | 第31页 |
| 3.2.3 基于像素坐标的灰度均值偏移的动态阈值处理法 | 第31-33页 |
| 3.2.4 Canny边缘检测处理方法 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于彩色图像处理的油罐口识别与定位研究 | 第35-43页 |
| 4.1 油桶的识别及定位 | 第35-36页 |
| 4.2 油桶白盖的识别及定位 | 第36-38页 |
| 4.3 油桶金属盖的识别及定位 | 第38-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于低对比度彩色图像增强的油桶灌口识别方法研究 | 第43-51页 |
| 5.1 黄色油桶图像特征分析 | 第43-45页 |
| 5.1.1 灰度图像特征分析 | 第43-44页 |
| 5.1.2 彩色图像Hue分量特征分析 | 第44-45页 |
| 5.1.3 黄色油桶图像特征分析总结 | 第45页 |
| 5.2 图像增强 | 第45-48页 |
| 5.2.1 彩色图像卷积运算 | 第45-46页 |
| 5.2.2 提取彩色图像的高频、低频分量 | 第46页 |
| 5.2.3 基于高、低频分量的图像增强运算 | 第46-47页 |
| 5.2.4 油桶金属盖识别 | 第47-48页 |
| 5.3 对比实验验证 | 第48-50页 |
| 5.3.1 不同图像增强方法的效果对比 | 第48-49页 |
| 5.3.2 不同算法对生产效率的影响分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |