基于机器视觉的实时轮毂智能识别系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展状况 | 第12-15页 |
| ·机器视觉系统组成和应用 | 第12-13页 |
| ·轮毂识别技术研究现状与发展趋势 | 第13-15页 |
| ·课题研究目标 | 第15页 |
| ·本论文的主要结构和创新之处 | 第15-17页 |
| 第二章 轮毂型号识别系统设计 | 第17-25页 |
| ·系统功能及技术要求 | 第17页 |
| ·系统功能 | 第17页 |
| ·系统技术要求 | 第17页 |
| ·系统结构设计方案 | 第17-24页 |
| ·特征识别方案 | 第17-18页 |
| ·识别系统的框架构成 | 第18-19页 |
| ·系统硬件组成 | 第19-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 轮毂图像预处理 | 第25-43页 |
| ·图像去背景 | 第25-26页 |
| ·图像代数运算 | 第25-26页 |
| ·轮毂图像去背景 | 第26页 |
| ·图像有效范围确定 | 第26-28页 |
| ·图像去噪 | 第28-32页 |
| ·基本变换 | 第30-31页 |
| ·去噪声结果 | 第31-32页 |
| ·寻找圆心 | 第32-41页 |
| ·区域生长法 | 第32-34页 |
| ·圆碰撞法 | 第34-35页 |
| ·最小二乘拟合法 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 特征提取与分类识别 | 第43-60页 |
| ·轮毂半径提取 | 第43页 |
| ·轮辐数提取 | 第43-46页 |
| ·统计法 | 第44-45页 |
| ·滤波法 | 第45-46页 |
| ·相似度提取 | 第46-53页 |
| ·制作模板 | 第46-47页 |
| ·旋转模板匹配 | 第47-48页 |
| ·相似度特征 | 第48-52页 |
| ·算法优化 | 第52-53页 |
| ·综合识别 | 第53-55页 |
| ·偏距识别 | 第55-58页 |
| ·系统应用 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 | 第66-67页 |
