| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 文献综述 | 第5页 |
| 1 计算机视觉（CV） | 第5-12页 |
| 1．1 计算机视觉研究的基本内容 | 第5-7页 |
| 1．2 计算机视觉的应用 | 第7-8页 |
| 1．3 工业用计算机视觉系统 | 第8-9页 |
| 1．4 目前计算机视觉系统研究的主要问题及解决思路 | 第9-12页 |
| 1．4．1 计算机视觉系统的基本体系结构及研究现状 | 第9-10页 |
| 1．4．2 视觉系统研究中存在的问题及解决的思路 | 第10-12页 |
| 2 本课题研究概述 | 第12-14页 |
| 2．1 课题研究的目的及意义 | 第12页 |
| 2．2 课题研究内容 | 第12-14页 |
| 正文 | 第14页 |
| 3 数字图像从系统基本结构 | 第14-19页 |
| 3．1 数字图像概述 | 第14-16页 |
| 3．1．1 图像数字化 | 第14-15页 |
| 3．1．2 直方图 | 第15-16页 |
| 3．2 系统的基本结构 | 第16-19页 |
| 3．2．1 计算机视觉系统的基本结构 | 第16-17页 |
| 3．2．2 系统图像处理流程 | 第17-19页 |
| 4 图像预处理 | 第19-27页 |
| 4．1 灰度变换 | 第19-22页 |
| 4．1．1 线性灰度变换 | 第19-20页 |
| 4．1．2 分段线性灰度变换 | 第20页 |
| 4．1．3 非线性灰度变换 | 第20-22页 |
| 4．2 滤波 | 第22-27页 |
| 4．2．1 多图像平均法 | 第22-23页 |
| 4．2．2 改进型中值滤波算法 | 第23-27页 |
| 5 图像分割与模式识别 | 第27-39页 |
| 5．1 边缘检测 | 第27-29页 |
| 5．2 二值化和阈值处理 | 第29-33页 |
| 5．2．1 P-tile方法 | 第31-32页 |
| 5．2．2 Otsu方法（大津方法） | 第32-33页 |
| 5．3 边沿跟踪 | 第33-34页 |
| 5．4 尺寸测量 | 第34-35页 |
| 5．5 模式识别 | 第35-39页 |
| 5．5．1 贝叶斯决策方法 | 第35-36页 |
| 5．5．2 图像匹配 | 第36-39页 |
| 6 系统设计 | 第39-47页 |
| 6．1 硬件设计 | 第39-42页 |
| 6．2 系统软件 | 第42-46页 |
| 6．3 系统功能 | 第46-47页 |
| 7 结论及存在的问题 | 第47-49页 |
| 7．1 结论 | 第47页 |
| 7．2 研究过程中有待解决的问题 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 英文摘要 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |