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药品泡罩包装缺陷机器视觉检测技术的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-14页
   ·研究背景与意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-12页
     ·机器视觉技术第8-9页
     ·机器视觉缺陷检测技术的研究与发展第9-10页
     ·机器视觉质量检测技术应用现状第10-12页
   ·研究内容和论文构成第12-14页
第二章 系统总体设计第14-19页
   ·铝塑泡罩包装机第14-15页
   ·系统设计的基本要求第15页
   ·系统的总体构成第15-16页
   ·系统运行的工作原理第16-18页
   ·小结第18-19页
第三章 图像采集方法与设计第19-26页
   ·图像数字化第19-20页
     ·采样第20页
     ·量化第20页
   ·图像采集系统第20-24页
     ·图像输入设备的选用第21-22页
     ·图像采集方式第22-23页
     ·图像采集设备的选用第23-24页
   ·照明光源系统设计第24-25页
   ·小结第25-26页
第四章 图像预处理第26-33页
   ·概述第26页
   ·图像增强处理技术第26-32页
     ·直方图均衡化处理第26-28页
     ·灰度变换第28-30页
     ·中值滤波第30-32页
   ·小结第32-33页
第五章 图像分割与模式识别第33-46页
   ·图像分割技术第33-37页
     ·灰度阈值分割第33-35页
     ·边缘检测算子第35-37页
   ·尺寸测量第37-38页
     ·面积的测量第37页
     ·周长的测量第37页
     ·圆形度第37-38页
   ·边缘跟踪第38-42页
     ·变窗“爬虫”边界跟踪的基本思想第38-40页
     ·基于变窗“爬虫”边界跟踪的药片缺陷快速识别第40-42页
   ·模式识别技术第42-45页
     ·图像匹配第43页
     ·样板匹配第43-44页
     ·高速样板匹配第44-45页
   ·小结第45-46页
第六章 系统的实现第46-55页
   ·系统功能第46页
   ·视觉检测系统平台第46-50页
     ·硬件平台第46-47页
     ·软件平台第47-50页
   ·泡罩缺陷检测第50-53页
   ·视觉检测系统误差分析第53-54页
   ·小结第54-55页
第七章 结论及展望第55-57页
   ·结论第55页
   ·展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间主要的研究成果第62页

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