首页--工业技术论文--化学工业论文--高分子化合物工业(高聚物工业)论文--高分子化合物产品论文--取样、分析鉴定论文

安全套电检系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题来源和相关背景意义第9-10页
    1.2 课题研究现状第10-14页
        1.2.1 机器视觉的研究现状和发展趋势第10-12页
        1.2.2 机器视觉边缘检测算法发展现状第12-14页
        1.2.3 安全套高压电检现状第14页
    1.3 本文研究内容及工作第14-15页
    1.4 论文的整体结构第15-16页
第2章 安全套电检方法的改进第16-27页
    2.1 电干检机工作流程第16-18页
    2.2 目前电检中存在的问题第18-20页
        2.2.1 链式电检机第18-19页
        2.2.2 转盘式电检机第19-20页
    2.3 电检方法的改进第20-25页
    2.4 检测结果分析第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 图像边缘检测算法选择第27-37页
    3.1 边缘检测的基本步骤第27-29页
    3.2 图像边缘提取评判标准第29-31页
    3.3 图像边缘检测方法分类第31-33页
        3.3.1 基于图像滤波的边缘提取方法第31-32页
        3.3.2 空间域上微分算子边缘检测方法第32-33页
    3.4 经典边缘提取方法第33-36页
        3.4.1 Sobel第33-34页
        3.4.2 Laplace算子第34-35页
        3.4.3 Prewitt算子第35页
        3.4.4 Canny算子第35-36页
    3.5 算法选择第36页
    3.6 本章小结第36-37页
第4章 环状安全套正反面识别算法研究第37-46页
    4.1 Canny算子的边缘特征提取步骤第37-39页
        4.1.1 图像预处理第37-38页
        4.1.2 确定图像梯度的幅值与方向第38页
        4.1.3 非极大值抑制确定边缘点第38页
        4.1.4 双阈值法检测并连接目标边缘第38-39页
    4.2 Canny算子存在的问题第39-40页
    4.3 梯度方向的改进第40-42页
        4.3.1 获取中心点第40-41页
        4.3.2 图像区域划分第41-42页
    4.4 构造卷积核第42-44页
    4.5 判断方法和标准第44-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第5章 算法验证及结果分析第46-55页
    5.1 开发环境第46-47页
    5.2 卷积核生成第47-53页
        5.2.1 三阶卷积核第47-49页
        5.2.2 四阶卷积核第49-50页
        5.2.3 五阶卷积核第50-53页
    5.3 图像测试结果分析第53-54页
        5.3.1 判定阈值设定第53-54页
        5.3.2 结果验证第54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 结论第55-57页
附录A第57-59页
参考文献第59-61页
在学研究成果第61-62页
致谢第62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:5000吨/年聚苯硫醚生产中N-甲基吡咯烷酮回收工艺设计
下一篇:固载化离子液体催化剂的制备及转化CO2的应用