基于计算机视觉的玻璃瓶缺陷检测系统

中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-9页
1 绪论	第9-13页
·本课题的提出	第9-10页
·国内外研究的现状	第10-11页
·玻璃瓶检测系统的国内外发展现状	第10页
·图像处理研究现状	第10-11页
·玻璃瓶缺陷检测与图像处理的可行性分析	第11-12页
·研究的主要内容	第12-13页
2 图像预处理	第13-22页
·灰度图和灰度直方图	第13-15页
·图像增强	第15-22页
·图像增强基本技术	第15-18页
·玻璃瓶图像增强的算法实现	第18-22页
3 图像分割	第22-37页
·图像分割的基本技术	第22-36页
·灰度阀值分割	第22-24页
·边缘检测算子	第24-28页
·数学形态学方法	第28-36页
·玻璃瓶图像分割算法的比较	第36-37页
4 模式识别技术	第37-49页
·模式识别基本原理	第37-38页
·模式识别基本方法	第38-49页
·统计模式识别	第38-41页
·结构模式识别	第41-45页
·数据聚类	第45-49页
5 玻璃瓶缺陷检测系统总体设计	第49-58页
·玻璃瓶缺陷检测系统的硬件构成	第49-51页
·玻璃瓶缺陷检测系统的软件构成	第51-58页
·系统总体结构	第52-54页
·系统方案的确定	第54-58页
6 结论	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-62页
附录	第62-63页
独创性声明	第63页
学位论文版权使用授权书	第63页